圖解機器學習與資料科學的數學基礎｜使用Python pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬆田雄馬

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深入淺齣：Python驅動的現代數據分析與人工智能實踐指南 書名：現代數據分析與人工智能：基於Python的編程實踐 簡介： 本指南旨在為渴望掌握現代數據科學和人工智能核心技術的讀者提供一個全麵、實用的路綫圖。本書將數據處理、統計建模、機器學習算法的理論精髓與Python強大的生態係統（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）緊密結閤，側重於通過實際案例驅動的學習，幫助讀者快速將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：數據科學的基石——Python環境與高效數據處理 現代數據分析的起點在於高效、可靠地處理和清洗數據。本書從零開始，係統介紹Python在數據科學領域的標準工具棧。 1. Python環境的搭建與優化： 詳細指導讀者設置JupyterLab/Jupyter Notebook環境，配置虛擬環境（Conda/venv），確保項目依賴的可復現性。我們將探討如何利用Numba和Cython進行性能優化，為大規模數據運算打下基礎。 2. NumPy：科學計算的骨架： 深入講解NumPy的多維數組（ndarray）的內部結構、內存布局以及嚮量化操作的原理。通過對比Python原生列錶的性能瓶頸，展示NumPy如何通過高效的廣播機製和底層C實現，顯著加速數值計算。關鍵主題包括矩陣分解的準備工作、索引的高級技巧（花式索引、布爾索引）以及傅裏葉變換在信號處理中的應用。 3. Pandas：結構化數據處理的利器： 本章是數據清洗和預處理的核心。我們將超越基礎的`read_csv`，重點講解`Series`和`DataFrame`的底層機製。內容涵蓋： 數據對齊與重塑： 掌握`merge`, `join`, `concat`的高級用法，以及`pivot_table`與`melt`在數據透視和還原中的應用。 時間序列處理： 詳細介紹Pandas在時間序列數據（如金融、物聯網數據）中的獨特功能，包括重采樣（Resampling）、時間窗口函數（Rolling, Expanding）和日期時間對象的時區處理。 缺失值策略： 不僅是簡單的插值（Interpolation），更會探討基於模型（如KNN Imputer）的先進缺失值填充方法。 第二部分：統計思維與探索性數據分析（EDA） 數據分析的質量往往取決於分析師的洞察力。本部分旨在培養讀者的統計直覺和數據可視化能力。 4. 統計學迴顧與Python實現： 簡要迴顧描述性統計、概率分布（正態、泊鬆、二項分布）的核心概念。重點在於如何使用`SciPy.stats`模塊進行參數估計、假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、ANOVA）的實際操作，並正確解讀P值和置信區間。 5. 數據可視化：從描述到洞察： 掌握Matplotlib和Seaborn的組閤拳。我們將關注如何繪製“有效”的圖錶，例如： 使用分麵網格（Facet Grids）探索多變量關係。 利用散點圖矩陣（Pair Plots）和相關性熱力圖（Heatmaps）快速識彆變量間的依賴性。 介紹Plotly/Bokeh，用於創建交互式報告，使用戶能夠動態探索數據。 第三部分：經典機器學習算法的Python實現與調優 本部分聚焦於Scikit-learn框架，深入理解和應用核心的監督與無監督學習算法。 6. 模型評估與特徵工程的藝術： 強調模型選擇的重要性。詳細講解交叉驗證（K-Fold, Stratified K-Fold）的正確使用，以及超越準確率的評估指標（Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, PR麯綫）。特徵工程部分將涵蓋： 特徵轉換： 對數變換、Box-Cox變換、特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler）。 特徵構建： 如何基於領域知識和統計方法創建交互特徵。 特徵選擇： 介紹過濾法（Filter Methods，如方差閾值、卡方）、包裹法（Wrapper Methods，如遞歸特徵消除 RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如Lasso/Ridge）。 7. 監督學習實戰：迴歸與分類： 綫性模型深入： 不僅實現簡單的綫性迴歸，還將重點講解正則化（嶺迴歸L2, 貝葉斯迴歸）如何平衡模型的偏差與方差。 決策樹與集成方法： 詳細剖析CART算法的構建過程，並將其擴展到強大的集成學習框架：隨機森林（Bagging）和梯度提升機（Gradient Boosting，如XGBoost, LightGBM）。強調超參數調優在提升性能中的關鍵作用。 8. 非監督學習與降維技術： 探索如何從數據中發現隱藏結構。 聚類分析： 深入K-Means的迭代過程、如何選擇最佳K值（肘部法則、輪廓係數），並介紹層次聚類（Hierarchical Clustering）和DBSCAN在異常檢測中的應用。 降維方法： 掌握主成分分析（PCA）的數學原理和在Scikit-learn中的應用，以及t-SNE和UMAP在高維數據可視化中的優勢與局限性。 第四部分：走嚮深度學習：神經網絡的實踐入門 本部分提供一個堅實的基礎，介紹深度學習的基本構建模塊，側重於使用TensorFlow/Keras進行模型構建。 9. 神經網絡基礎架構與優化器： 解釋神經元的工作原理、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇，以及前嚮傳播和反嚮傳播的直觀理解。我們將詳細對比不同的優化器（SGD, Momentum, Adam, RMSprop），並演示它們如何影響訓練的收斂速度和最終性能。 10. 深度學習應用實例： 通過實戰案例展示如何使用Keras API構建和訓練一個前饋神經網絡（FNN）來解決復雜的分類問題。強調數據管道的構建、批次大小（Batch Size）的選擇、以及過擬閤的應對策略（Dropout, L2正則化）。 總結與展望： 本書的最終目標是使讀者能夠自信地應對真實世界的數據科學項目，從數據獲取到模型部署，建立起一個完整的、可復現的工作流程。我們強調工程實踐、性能優化以及對模型輸齣結果的批判性解讀能力，為讀者進入更專業的領域（如自然語言處理或計算機視覺）做好充分準備。本書的每一章都配有詳細的Python代碼示例和Jupyter Notebook，確保學習過程的無縫銜接。