C++程式設計的樂趣｜範例實作與專題研究的程式設計課 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Josh Lospinoso

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好的，這是一份關於一本假設存在的、與您提到的 C++ 書籍內容無關的圖書簡介。 --- 書名： 《現代數據科學的基石：Python 3.11與機器學習算法深度解析》 作者： 陳立文 齣版信息： 智匯科技齣版社，2024年5月第一版 內容概要： 在當今這個以數據驅動決策為核心的時代，掌握高效的數據處理和預測建模能力已成為專業人士的必備技能。《現代數據科學的基石：Python 3.11與機器學習算法深度解析》旨在為渴望深入理解數據科學核心理論並熟練運用前沿工具的讀者提供一份全麵、實用的指南。本書的焦點在於構建堅實的數學基礎與實際項目操作之間的橋梁，確保讀者不僅知道“如何做”，更能理解“為何要這樣做”。 本書的結構精心設計，從基礎工具的穩健搭建開始，逐步深入到復雜的模型構建與評估。我們采用最新的 Python 3.11 版本作為主要編程環境，並重點講解 Pandas、NumPy 在數據預處理階段的強大功能。不同於市麵上許多僅停留在代碼調用的教材，本書強調對底層數學原理的透視，確保讀者在麵對真實世界中數據復雜性和不確定性時，能夠做齣明智的技術選擇。 第一部分：環境構建與數據處理的藝術 本部分首先帶領讀者搭建一個優化、高效的 Python 3.11 開發環境，涵蓋虛擬環境管理、JupyterLab 的高級配置，以及性能調試的基礎知識。 隨後，我們將投入大量篇幅講解數據清洗與探索性數據分析（EDA）。重點內容包括： 1. NumPy 高級嚮量化操作： 深入剖析廣播機製（Broadcasting）的內部工作原理，以及如何利用 Numba 庫進行即時編譯（JIT）以加速大規模數值計算。 2. Pandas 數據結構精通： 不僅介紹 `DataFrame` 的基本操作，更著重於時間序列數據的處理、多級索引的復雜應用，以及高效利用 `apply` 與 `groupby` 操作進行數據聚閤與轉換。我們特彆關注內存優化技術，以應對 TB 級彆數據的處理挑戰。 3. 數據可視化進階： 使用 Matplotlib 和 Seaborn 的 API，構建能夠揭示數據深層結構的高質量統計圖錶。引入 Plotly 和 Bokeh，展示如何創建交互式的Web端數據儀錶盤。 第二部分：經典機器學習算法的數學與實踐 這是本書的核心部分，我們將係統地解構主流的監督學習、無監督學習及強化學習的基礎算法。我們堅持從統計學和綫性代數的角度闡釋算法的演化路徑。 1. 綫性模型與正則化： 詳細推導最小二乘法（OLS），並深入探討 L1 (Lasso) 和 L2 (Ridge) 正則化在模型稀疏性和過擬閤控製中的作用。我們將通過梯度下降的變種（如 SGD, Adam）展示模型的迭代優化過程。 2. 決策樹與集成學習： 剖析 ID3、C4.5、CART 算法的構建邏輯，特彆是信息熵、基尼不純度的計算。在此基礎上，我們將構建和優化隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）。本書提供瞭 XGBoost 和 LightGBM 的詳細參數調優指南，重點解釋瞭它們在處理高維稀疏數據時的性能優勢。 3. 支持嚮量機（SVM）的幾何解釋： 探討核技巧（Kernel Trick）如何將低維綫性不可分問題映射到高維空間，並解釋不同核函數（如 RBF）的選擇標準。 4. 無監督學習： K-Means 聚類的收斂性分析，主成分分析（PCA）的特徵降維原理，以及更復雜的流形學習技術如 t-SNE 在高維數據可視化中的應用。 第三部分：深度學習的初步探索與模型部署 隨著數據科學的深入，神經網絡已成為解決復雜模式識彆問題的關鍵。本部分將讀者從傳統的機器學習範式過渡到現代的深度學習框架。 1. 神經網絡基礎： 講解前饋網絡（FNN）中的激活函數、反嚮傳播（Backpropagation）的微積分基礎，以及現代優化器（如 AdamW）的選擇。 2. TensorFlow 2.x 與 Keras 實踐： 利用 TensorFlow 2.x 的 Eager Execution 模式，構建和訓練一個用於圖像分類任務的捲積神經網絡（CNN）。重點關注捲積層、池化層的設計原則以及遷移學習（Transfer Learning）的實用方法。 3. 模型評估與可解釋性（XAI）： 模型性能評估遠不止準確率。本書詳細介紹瞭 ROC 麯綫、F1 分數、精確率-召迴率的權衡。更重要的是，引入瞭 LIME 和 SHAP 值等技術，幫助讀者解釋黑箱模型的決策過程，滿足監管和業務透明度的要求。 4. 生産環境部署基礎： 最後，我們將介紹如何使用 FastAPI 或 Flask 框架，將訓練好的模型封裝成 RESTful API 服務，並探討使用 Docker 進行環境容器化的初步步驟，實現模型的便捷部署。 目標讀者： 本書麵嚮具有一定編程基礎（不要求精通 C++ 或其他底層語言，但要求熟悉基本編程邏輯）的初、中級數據分析師、軟件工程師、統計學專業學生，以及希望係統性地將 Python 引入其數據科學流程的業務決策者。 本書特色： 代碼驅動的理論闡釋： 所有重要算法均配有可立即運行的、結構清晰的 Python 代碼示例。 真實世界數據集： 所有案例均基於公開可獲取的、具有挑戰性的真實數據集進行演示，而非簡化的玩具數據。 注重效率與擴展性： 從數據讀取到模型訓練，處處體現對計算資源和時間復雜度的考量。 通過研讀本書，讀者將能夠自信地駕馭現代數據科學的全流程，從原始數據中提取價值，並構建齣健壯、可解釋的預測模型。