實戰機器學習｜使用Spark (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Rajdeep Dua

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圖書簡介：《數據科學的藝術與實踐：從基礎理論到前沿應用》 一部全麵深入、旨在賦能讀者掌握現代數據科學核心技能的權威著作。 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心資産。本書《數據科學的藝術與實踐：從基礎理論到前沿應用》並非聚焦於單一技術棧或特定平颱，而是緻力於構建一個宏大而嚴謹的數據科學知識體係。它是一份麵嚮所有渴望深入理解和實踐數據驅動方法的工程師、分析師、研究人員和技術管理者的路綫圖。 本書結構精妙，內容涵蓋瞭從數據獲取、清洗、特徵工程的基石工作，到復雜模型構建、評估、部署的完整生命周期。全書遵循“理論先行，實踐支撐”的原則，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然。 --- 第一部分：數據科學的基石與思維框架（The Foundations） 本部分著重於建立紮實的理論基礎和正確的問題解決思維模式。 第一章：數據驅動的決策哲學 本章探討數據科學的本質——它如何從統計學、計算機科學和領域知識的交叉點演化而來。我們深入剖析“業務問題”與“數據問題”之間的轉化過程，強調設定清晰、可量化的目標（KPIs）的重要性。內容包括：批判性思維在數據分析中的應用、避免常見的認知偏差（如幸存者偏差、確認偏誤），以及如何構建一個健全的實驗設計框架（A/B測試、多變量測試的設計原則和統計功效分析）。 第二章：統計學的重申與擴展 本章迴顧並深化瞭讀者對核心統計概念的理解，但視角更側重於現代大規模數據處理的需求。內容包括：概率分布的深入探討（不僅僅是正態分布）、假設檢驗（單邊/雙邊、P值的正確解讀）、貝葉斯推理的現代應用（如馬爾可夫鏈濛特卡洛MCMC方法簡介）。重點在於理解模型的內在不確定性，而非簡單地追求擬閤度。 第三章：編程環境與高效數據結構 本章聚焦於高效處理數據的編程工具與語言範式。它不局限於某一特定的大數據框架，而是橫嚮對比瞭不同工具（如麵嚮內存計算庫、分布式計算模型）在處理速度、內存占用和可擴展性上的權衡。深入講解瞭嚮量化操作的原理，以及如何利用高效的數據結構（如樹、圖、哈希錶）來優化算法的時間復雜度。 --- 第二部分：數據準備與特徵工程的藝術（The Art of Preparation） 數據質量決定瞭模型上限。本部分詳細闡述瞭數據預處理和特徵工程這一“重體力勞動”中蘊含的創造性。 第四章：數據清洗與質量保障 本章詳細介紹瞭處理真實世界數據的各種挑戰：缺失值處理策略（插值法、基於模型的估計）、異常值檢測（基於距離、密度和隔離森林的方法）、數據一緻性與標準化流程。強調瞭數據血緣追蹤（Data Lineage）和數據治理在確保分析可信度中的關鍵作用。 第五章：特徵工程的創造性實踐 特徵工程是模型性能的決定性因素。本章係統梳理瞭從原始數據中提取高信息量特徵的技術。內容包括： 數值特徵轉換： 對數變換、Box-Cox變換，以及如何通過分箱（Binning）來處理非綫性關係。 類彆特徵編碼： One-Hot Encoding的局限性，深入探討目標編碼（Target Encoding）、頻率編碼和高基數特徵的處理方案。 時間序列特徵： 提取滯後特徵（Lagged Features）、滾動統計量（Rolling Statistics）、周期性編碼（如傅裏葉變換）。 文本特徵入門： 詞袋模型（BoW）到TF-IDF的演進，以及如何為後續的深度學習模型準備可嵌入的數值錶示。 --- 第三部分：模型構建與評估的深度解析（Modeling Depth） 本部分是全書的核心，深入探討瞭從經典機器學習到前沿神經網絡的構建、調優與解釋。 第六章：經典模型的再認識與優化 本章重訪綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）和集成方法（Bagging, Boosting）。重點不在於公式復述，而在於理解這些模型在特定數據結構下的優勢與限製。我們詳細分析瞭梯度提升機（如XGBoost, LightGBM）的底層工作原理，以及如何通過參數調優（如學習率、樹的深度、正則化項）來平衡偏差（Bias）與方差（Variance）。 第七章：深度學習架構的原理與應用 本章為讀者奠定深度學習的理論基礎。涵蓋瞭前饋神經網絡（FNN）的激活函數選擇、反嚮傳播算法的機製。隨後，本書深入講解瞭捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的結構，以及循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM, GRU）在序列數據中的應用。關鍵在於理解這些網絡的結構如何對應於解決特定的數據模式問題。 第八章：模型評估、驗證與魯棒性 模型評估遠不止準確率（Accuracy）。本章專注於提供一套嚴謹的評估體係： 分類任務： ROC麯綫、PR麯綫、F1分數、Kappa係數的含義與適用場景。 迴歸任務： MSE, MAE, RMSE以及R²的解釋，以及殘差分析的重要性。 交叉驗證的精細化： K摺、分層抽樣、時間序列的滾動作業（Rolling Validation）。 過擬閤的對抗： 詳細介紹L1/L2正則化、Dropout、早停法（Early Stopping）的實際操作和理論依據。 --- 第四部分：模型可解釋性與生産化（Interpretability and Deployment） 數據科學的最終價值體現在其可信賴的落地應用中。 第九章：打開“黑箱”：可解釋性人工智能（XAI） 隨著模型復雜度的增加，理解其決策邏輯變得至關重要。本章係統介紹瞭當前最前沿的可解釋性技術： 全局解釋方法： 特徵重要性（Permutation Importance）。 局部解釋方法： LIME（局部可解釋模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的數學原理和實踐案例，幫助用戶理解單個預測背後的驅動因素。 第十章：模型部署與持續集成/持續交付（MLOps基礎） 本章討論如何將訓練好的模型轉化為實際的生産服務。內容涵蓋：模型序列化（如使用標準格式保存模型）、API封裝（如使用RESTful架構）、容器化（Docker的應用）。此外，還介紹瞭模型監控的必要性，包括數據漂移（Data Drift）和模型性能衰退（Model Decay）的檢測機製，確保模型在真實世界中的長期有效性。 --- 本書特點： 深度與廣度的完美結閤： 既有堅實的數學和統計學基礎，又覆蓋瞭當前業界最熱門的工程實踐。 平颱無關性： 強調算法和原理的通用性，而非特定工具的語法教學。 注重批判性思維： 引導讀者質疑數據、驗證假設，構建科學的分析流程。 《數據科學的藝術與實踐》是通往專業數據科學傢的必經之路，它將復雜的理論轉化為可操作的洞察，賦能讀者在任何領域中利用數據驅動變革。