Data Science from Scratch中文版（第二版）：用Python学资料科学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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从事资料科学方面的工作时，活用各种相关函式库、软体框架、模组、工具包是很好的做法，但如果原本完全不懂资料科学，从头开始也是一种不错的做法。本书将採取土法炼钢从头学起的方式，带领读者认识与资料科学相关的许多工具与演算法。

　　你只要具备基本的数学能力，以及程式设计的基础，本书就可以帮你在遇到相关的数学与统计知识时，不至于感到害怕，而且还能让你学会一个资料科学家所需具备的相关骇客技术。如今到处充斥着各种杂乱的数据资料，其中包含许多问题的解答，但也有很多微妙之处，甚至连问题本身都还没被提出来过。如果你真心想要挖掘问题的解答，本书将可以提供你一些相关的知识。

　　．首先来一堂Python速成班
　　．学习线性代数、统计、机率的基础知识——并学会何时、如何在资料科学领域中灵活运用这些知识
　　．搜集、探索、清理、转换、处理各种数据资料
　　．深入理解机器学习的基础
　　．灵活运用像是k最近邻、单纯贝氏、线性与逻辑回归、决策树、神经网路、集群等种种模型
　　．探讨推荐系统、自然语言处理、网路分析、MapReduce与资料库的相关知识

好评推荐

　　「Joel带领我们领略探索资料科学，让我们从一般的好奇心，进入到更深入的理解，并学会所有资料科学家都应该知道的各种实用演算法。」 —— Rohit Sivaprasad, Soylent公司资料科学家

　　「对于想要了解机器学习的工程师而言，这是一本奠定基础的最佳入门书。」 -- Tom Marthaler, Amazon专案经理

　　「要将资料科学的概念转换为程式码并不容易，这本书让它变简单了。」 -- William Cox, Grubhub机器学习工程师
 

《Python数据分析实战：从零构建你的数据科学工具箱》 本书简介 在这个数据爆炸的时代，掌握从原始数据中提取洞察力的能力，已成为个人与职业发展的核心竞争力。然而，面对浩如烟海的工具和理论，许多学习者感到无从下手。《Python数据分析实战：从零构建你的数据科学工具箱》正是为消除这种鸿沟而设计的。本书并非一部枯燥的理论教科书，而是一份详尽的、以实践为导向的行动指南，旨在帮助读者系统地构建和精进使用Python进行数据科学工作的实战技能体系。 本书摒弃了对复杂数学公式的过度纠缠，转而聚焦于“如何动手做”。我们相信，最好的学习方式是通过解决真实世界的问题来驱动对工具和算法的理解。因此，全书的结构围绕数据科学流程的五个核心阶段展开：数据采集与清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型构建与评估，以及结果可视化与报告。 第一部分：夯实基础——Python环境与核心库的精妙运用 在进入高级主题之前，本书首先确保读者对Python生态系统中的关键“瑞士军刀”有扎实的掌握。我们不会在这一部分浪费时间讲解基础的Python语法，而是直接切入数据科学家的日常工作流。 第一章：高效的开发环境搭建与管理 我们将详细指导读者如何使用Anaconda/Miniconda进行环境隔离，确保不同项目间依赖库的冲突不再是难题。重点介绍Jupyter Notebook/Lab的进阶使用技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的高级应用，以及如何配置远程服务器环境，让你的分析工作不再受限于本地机器的性能。 第二章：NumPy的向量化思维 理解NumPy数组（ndarray）是高效数据处理的第一步。本章深入讲解了广播（Broadcasting）机制的底层原理及其在解决维度不匹配问题时的威力。我们通过一系列涉及大型矩阵运算的案例，展示如何用向量化操作替代低效的Python循环，从而实现数量级的性能提升。讨论了内存布局对计算速度的影响，为后续的性能优化打下基础。 第三章：Pandas的精细化数据操作艺术 Pandas是数据处理的灵魂。本书将Pandas的操作细分为数据导入、结构化操作、时间序列处理和数据重塑四大模块。在数据清洗方面，我们详细剖析了处理缺失值（NaN）的多种策略，如基于模型插补和时间序列前向/后向填充的实际效果对比。对于复杂的数据分组聚合，我们将超越简单的`groupby()`，深入探讨`apply()`、`transform()`和`pivot_table()`的组合使用场景，实现复杂的报告生成逻辑。特别辟出一节讲解如何高效处理混合数据类型列（Mixed-Type Columns）以及利用Categorical数据类型优化内存使用。 第二部分：洞察之眼——探索性数据分析（EDA）与数据可视化 数据本身会说话，但需要合适的工具和视角来倾听。EDA是连接原始数据与有效模型的桥梁。 第四章：设计你的数据故事——Matplotlib与Seaborn的深度集成 本书强调，可视化不仅仅是画图，更是一种沟通工具。我们不仅仅停留在调用函数绘制标准图表，而是深入讲解如何自定义图表的每一个元素——从轴标签的字体、刻度线的样式到图例的定位。重点在于如何使用Seaborn的统计图形（如`pairplot`, `jointplot`）快速发现变量间的关系，并结合Matplotlib进行微调，以满足出版级别的质量要求。我们着重讨论了如何通过多视图（Multi-View）和分面网格（Facet Grids）来揭示高维数据的模式。 第五章：探索性数据分析的系统流程 本章提供了一个可复用的EDA框架。流程包括：单变量分布分析、双变量相关性检验（包括非线性关系的可视化）、异常值（Outlier）的识别与处理策略（如箱线图、Z分数法与IQR法的应用边界）。我们还介绍了如何利用图形化工具快速检验数据质量假设，例如检查数据是否符合正态分布、均匀分布或其他理论分布的假设。 第三部分：化繁为简——特征工程与数据准备 特征工程是决定模型上限的关键步骤。本书强调“Garbage In, Garbage Out”的原则，并教授如何将领域知识转化为模型可理解的输入。 第六章：从文本到数字——文本特征的提取与转换 对于非结构化文本数据，我们侧重于实用的技术。内容包括：基础的文本清洗（停用词移除、词干提取/词形还原）、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF向量化，以及如何在不同文本长度下选择合适的特征表示方法。我们将演示如何利用`scikit-learn`的文本处理模块高效地构建特征矩阵。 第七章：时序数据的魔法与编码艺术 时间序列数据需要特殊的处理。本章详细讲解如何从日期时间戳中提取有意义的特征，如星期几、月份、是否是节假日、时间差等。此外，对于分类变量，我们将深入比较独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）以及更高级的Target Encoding（目标编码）的优缺点及其在处理高基数类别时的陷阱与规避方法。 第四部分：智能构建——机器学习模型的实操应用 我们跳过复杂的线性代数推导，直接聚焦于如何有效地选择、训练和调优主流的机器学习模型。 第八章：监督学习的坚实基础——回归与分类模型的选择 本章涵盖了线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机（SVM）等经典算法。重点在于理解每种算法背后的核心假设（例如线性可分性、正则化需求），以及它们在不同数据集上的表现权衡。我们将演示如何使用`scikit-learn`的管道（Pipelines）功能，将数据预处理和模型训练无缝集成，以避免数据泄露（Data Leakage）。 第九章：集成学习的威力——提升模型性能的秘诀 集成方法（Ensemble Methods）是现代数据科学竞赛的常胜法宝。我们将详细解析Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的工作机制，并重点介绍XGBoost、LightGBM等工业级库的高级参数调优技巧，包括学习率、树的深度和子样本比例的交互影响。 第十章：模型评估与选择的科学 模型训练只是第一步，正确的评估方法才能确保模型的泛化能力。我们细致讲解了分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC曲线的解读），以及回归问题的误差度量（MAE, RMSE, MAPE）。此外，如何使用交叉验证（Cross-Validation）策略来稳健地估计模型性能，以及如何进行系统性的超参数搜索（Grid Search vs. Randomized Search）将被详尽阐述。 第五部分：从原型到生产——数据科学项目的完整闭环 第十一章：无监督学习的探索 针对聚类和降维问题，本章介绍K-Means、DBSCAN聚类算法的应用场景，并探讨如何使用主成分分析（PCA）和t-SNE进行有效的数据可视化和特征降维。重点是如何确定最佳的聚类数量（如肘部法则或轮廓系数）。 第十二章：构建可解释的预测系统 在许多行业中，模型的可解释性与准确性同等重要。本章将介绍如特征重要性排序、残差分析等基础方法，并引入如LIME和SHAP值等现代技术，帮助读者“打开黑箱”，向利益相关者清晰地解释模型做出特定预测的原因。 --- 本书的最终目标是培养读者独立解决复杂数据问题的能力。我们不提供现成的代码片段供读者复制粘贴，而是提供清晰的逻辑推导和实战案例，鼓励读者在理解原理的基础上，灵活组合工具，构建真正属于自己的、高效的数据科学工作流。无论您是希望从传统IT领域转型的数据分析师，还是希望将Python技能提升到工业应用水平的在职工程师，本书都将是您手中最实用、最可靠的工具手册。

作者简介

Joel Grus

　　是Allen人工智慧研究所的研究工程师。之前曾在Google担任软体工程师，并在多家新创公司担任资料科学家。目前他住在西雅图，愉快地从事着资料科学方面的工作。
 
　　个人部落格：joelgrus.com
　　推特：@joelgrus
 

第1章 简介
第2章 Python速成班
第3章 资料视觉化
第4章 线性代数
第5章 统计学
第6章 机率
第7章 假设与推论
第8章 梯度递减
第9章 取得资料
第10章 处理资料
第11章 机器学习
第12章 k最近邻
第13章 单纯贝氏
第14章 简单线性回归
第15章 多元回归
第16章 逻辑回归
第17章 决策树
第18章 神经网路
第19章 深度学习
第20章 集群
第21章 自然语言处理
第22章 网路分析
第23章 推荐系统
第24章 资料库与SQL
第25章 MapReduce
第26章 资料道德规范
第27章 勇往直前，资料科学做就对了

评分☆☆☆☆☆

从这本书的装帧设计就能看出其用心程度，简洁大方的封面，内部排版也十分规整，字体大小适中，行距舒适，即使是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。我特别喜欢它在讲解具体的技术点时，会穿插一些历史背景或者相关的应用案例，这让我在学习技术的同时，也能感受到数据科学的魅力和价值。它并没有回避一些相对复杂的概念，但同时又以一种非常易于理解的方式进行阐述，并且始终强调“从零开始”的理念。这意味着，即使你没有任何基础，只要愿意付出努力，也能够通过这本书逐步掌握数据科学的核心知识和技能。我曾因为某个算法的原理感到困惑，翻回前面章节的解释，或者查看后面的附录，总能找到我需要的答案，这种知识体系的完整性，是我非常看重的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式充满了作者的热情和耐心，读起来感觉像是在跟一位循循善诱的朋友交流。作者非常注重知识的系统性和连贯性，不会出现内容断裂或者前后矛盾的情况。每次读完一个章节，都会感觉自己对某个方面有了更扎实的掌握，并且为学习接下来的内容做好了充分的准备。我特别喜欢它在讲解一些复杂概念时，会采用多种方式进行解释，比如图示、类比，以及代码示例，确保读者能够从不同的角度去理解。而且，书中的代码实现都非常干净、简洁，遵循了良好的编程实践，这不仅有助于我理解算法本身，也能够潜移默化地提升我的Python编程能力。偶尔在遇到不懂的地方，翻看前面的内容或者后面的补充说明，总能找到线索，这种严谨的编排，让人学起来非常踏实，也很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据科学充满好奇但又苦于无从下手的人，这本书就像是一盏指路明灯。我一直觉得，学习任何一门技术，尤其是像数据科学这样涉及多个领域交叉的学科，如果一开始就接触到过于理论化、数学化的内容，很容易产生畏难情绪。但这本书在这方面做得非常出色。它在讲解算法和模型时，会先从其背后的核心思想讲起，然后再逐步深入到具体的实现细节，并且大量运用Python代码来展示，这对我来说非常直观。我尤其赞赏它在讲解一些经典算法时，并没有仅仅停留在“是什么”，而是花了很大功夫去解释“为什么是这样”。比如，在介绍机器学习模型时，它会详细阐述模型的工作原理，以及在不同场景下选择特定模型的考量因素。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对数据科学有了更深刻的理解，不再是机械地复制代码，而是能够真正地思考和应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，简洁的配色和清晰的字体，一眼就能感受到它传递出的专业与严谨。拿到手之后，纸张的质感也很不错，翻阅起来很舒服，即便长时间阅读也不会感到疲惫。我最看重的是一本书的“体感”，也就是它给我带来的整体印象和使用体验，而这本《Data Science from Scratch》在这方面做得相当到位。光是它厚实的重量，就充满了知识的沉甸甸的实在感。当我开始阅读时，最先吸引我的是它的章节安排，逻辑清晰，循序渐进，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地引领我一步步探索数据科学的奥秘。每一章的开头都点明了主题，并且在内容阐述上，作者并没有一开始就陷入晦涩难懂的数学公式，而是从最基础的概念入手，用通俗易懂的语言进行解释，这对于我这种初学者来说，无疑是巨大的福音。我特别喜欢它在介绍新概念时，会穿插一些简单的例子，让我能够立刻理解抽象的理论是如何在实际中应用的，这大大增强了我的学习动力。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过一些数据科学相关的书籍，但往往因为内容过于零散或者晦涩，最终都浅尝辄止。这本书的出现，彻底改变了我的学习体验。它的内容组织非常具有匠心，将原本可能枯燥乏味的数据科学知识，通过生动的语言和丰富的实例，变得鲜活起来。让我印象深刻的是，作者在讲解每一个主题时，都会将理论知识与实践操作紧密结合，并且始终围绕着“如何用Python从零开始实现”这个核心展开。这种“scratch”的学习方式，让我有机会深入了解每一个算法和模型的内在机制，而不是仅仅调用现成的库函数。每次看到自己亲手写出的代码能够运行起来，并且得到预期的结果时，那种满足感是无与伦比的。这本书就像是一份详细的“食谱”，教我如何一步步地从基础食材（数据）加工出美味佳肴（数据洞察）。