Servlet和JSP编程基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:309

译者:

出版时间:2010-7

价格:32.00元

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isbn号码:9787113112929

丛书系列:

图书标签:

• Servlet
• JSP
• JavaWeb
• Web开发
• 编程入门
• Web编程
• Java
• 服务器端
• Web技术
• 基础教程

好的，这是一份关于一本名为《Servlet与JSP编程基础》之外的图书的详细简介，其内容完全不涉及该书所涵盖的技术。 --- 图书简介：《精通Python数据科学与机器学习实战》 深入探索数据驱动决策的艺术与科学 《精通Python数据科学与机器学习实战》 是一本专为渴望在快速发展的数据科学领域建立坚实基础并掌握前沿实践的专业人士、分析师和工程师设计的权威指南。本书聚焦于使用Python这一行业标准语言，结合最流行的库生态系统，系统性地讲解从数据获取、清洗、探索性分析（EDA），到构建、训练、评估和部署先进机器学习模型的完整流程。 本书的核心目标是弥合理论知识与真实世界应用之间的鸿沟。我们不满足于停留在概念层面，而是通过大量的、源自真实商业场景的案例研究和完整的项目代码示例，确保读者能够将所学知识立即应用于解决复杂问题。 第一部分：数据科学的基石——Python与科学计算环境 本部分为数据科学的实践奠定了坚实的基础。我们将从Python语言的核心特性入手，着重强调其在数据处理方面的优势。 1. Python环境的搭建与优化： 详细介绍Anaconda/Miniconda环境管理，虚拟环境的创建与维护，以及Jupyter Notebook/Lab在交互式开发中的高效使用技巧。我们探讨如何配置高性能的计算环境，包括GPU加速的基础准备工作。 2. NumPy：高效数值计算的核心引擎： 深入剖析NumPy的多维数组（`ndarray`）对象，讲解向量化操作的原理和优势。涵盖广播机制（Broadcasting）、高级索引（Fancy Indexing）、数组的塑形（Reshaping）与拼接（Concatenation）等关键技术，这些是后续所有科学计算的基础。 3. Pandas：数据处理的瑞士军刀： 这是本书篇幅最重的章节之一。我们将全面介绍`Series`和`DataFrame`结构，重点讲解数据清洗的实用技巧，包括缺失值（NaN）的处理策略（插值法、删除法）、数据类型转换、时间序列数据的处理（日期时间索引、重采样、时区处理）。同时，深入探讨数据透视表（Pivot Tables）和`groupby`操作的复杂应用，实现复杂分组聚合计算。 4. 数据获取与预处理： 涵盖多种数据源的接入，包括关系型数据库（SQLAlchemy集成）、API数据抓取（Requests库），以及处理非结构化数据（如JSON和XML）的技巧。详细讲解特征工程的初步步骤，如特征缩放（标准化、归一化）和独热编码（One-Hot Encoding）。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 数据本身会说话，而EDA是破译这些语言的关键。本部分致力于教会读者如何通过可视化和统计方法，发掘数据背后的故事、识别潜在问题并形成初步假设。 1. 统计学基础回顾： 简要复习描述性统计（均值、方差、偏度、峰度）和推断性统计的核心概念，为后续的假设检验做准备。 2. Matplotlib与Seaborn的深度应用： 不仅仅是绘制基本的图表。我们将重点教授如何使用Seaborn构建复杂的多变量关系图（如对数坐标图、小提琴图、散点图矩阵）。深入讲解自定义图表样式、图表注解（Annotation）和创建交互式图表（通过Bokeh或Plotly的集成）。 3. 识别数据质量问题： 通过可视化手段识别异常值（Outliers）、数据分布的偏斜性以及潜在的特征相关性，并将这些发现直接反馈到数据预处理流程中。 第三部分：经典与前沿机器学习算法实战 这是本书的核心技术部分，涵盖了从基础线性模型到复杂集成学习方法的完整技术栈，所有内容均围绕Scikit-learn框架展开。 1. 监督学习：回归与分类： 线性模型深度解析： 详述线性回归、岭回归（Ridge）、Lasso（L1正则化）及其对模型复杂度的控制。 分类算法精讲： 逻辑回归、支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其在非线性问题中的应用。 决策树与集成学习（Ensemble Methods）： 全面讲解Bagging（随机森林 Random Forests）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines - GBM）。重点介绍XGBoost和LightGBM在工业界的应用优势、参数调优和性能优化。 2. 无监督学习与降维： 侧重于模式发现。讲解K-Means聚类、层次聚类（Hierarchical Clustering）的应用场景。深入探讨主成分分析（PCA）的数学原理及其在数据压缩和特征提取中的实际效果，以及t-SNE在高维数据可视化中的应用。 3. 模型评估与选择的艺术： 详细介绍交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（K折、Stratified K-Fold）。深入理解评估指标的适用性：分类任务中的精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的解读。重点讲解如何使用混淆矩阵（Confusion Matrix）进行错误分析。 4. 超参数调优的工业化实践： 掌握网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的局限性，转而实践更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法，以加速模型迭代过程。 第四部分：深度学习入门与自然语言处理（NLP）基础 本部分作为向更高级技术的过渡，介绍了深度学习的基本框架和在特定领域（如文本分析）的应用。 1. TensorFlow/PyTorch 基础： 介绍动态图与静态图的概念，使用Keras API快速构建第一个多层感知机（MLP）。讲解激活函数、损失函数和反向传播的基础流程。 2. 序列模型与文本处理： 专注于处理非结构化文本数据。讲解文本向量化技术（如TF-IDF），并引入词嵌入（Word Embeddings）的概念，如Word2Vec，为后续的更复杂模型打下基础。 第五部分：模型部署与MLOps概览 一个成功的模型必须能够投入生产环境。本部分关注如何将训练好的模型转化为可被业务系统调用的服务。 1. 模型持久化： 使用`pickle`和`joblib`保存训练好的模型对象。 2. API服务构建： 利用Flask或FastAPI框架，快速搭建一个RESTful API，用于实时接收请求并返回预测结果。 3. 性能监控与再训练策略： 讨论模型漂移（Model Drift）的概念，以及建立简单反馈循环，实现模型性能的持续监控和自动化再训练的基本思路。 --- 目标读者： 希望从传统编程或统计分析背景转向数据科学岗位的专业人士。 需要系统性学习现代机器学习工具链的软件工程师。 希望将Python生态系统应用于复杂业务分析的金融、市场或运营分析师。 本书的承诺： 通过本书的学习，读者将不仅掌握构建高性能预测模型的理论和代码，更将理解数据科学项目的完整生命周期管理，从杂乱无章的数据到可投入生产的智能系统，实现真正的“数据驱动”。本书的实战导向确保每一行代码都服务于解决一个清晰定义的问题。

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