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[美] 舒特（Rachel Schutt），[美] 奥尼尔（Cathy O'Neil） 著，冯凌秉，王群锋 译

图书标签:

• 数据科学
• 机器学习
• Python
• 数据分析
• 数据挖掘
• 统计学习
• 实战
• 案例
• 算法
• 可视化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115383495

版次：1

商品编码：11617070

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：290

正文语种：中文

编辑推荐

　　大数据时代，人们越来越意识到数据在工作和生活中的重要性，数据科学家应运而生。面对媒体天花乱坠的炒作，怎么才能拨云见日，真正掌握这门跨学科利用数据的学问呢？这本脱胎于常春藤名校哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的实战手册能够给你一个满意的回答。
　　本书作者Rachel Schutt曾在谷歌研究院工作多年，现为美国新闻集团数据科学高级副总裁。她在哥伦比亚大学任教期间，广泛邀请了谷歌、微软、eBay及一些创业公司的数据科学家为学生授课，打破了所谓大学里教不出数据科学家的神话。这些讲座涵盖了上述公司及业界使用的新算法、方法和模型。本书就是在这些一手资料基础上汇编而成的，它不仅可供不具备相关领域知识的初学者真正了解数据科学，而且也是熟悉线性代数、概率论、统计学、机器学习等主题的人士开阔视野、提升实战技能的优秀指南。

内容简介

　　《数据科学实战》脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义，它界定了数据科学的研究范畴，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

作者简介

　　Rachel Schutt，美国新闻集团旗下数据科学部门高级副总裁、哥伦比亚大学统计系兼职教授、约翰逊实验室高级研究科学家，同时也是哥伦比亚大学数据科学及工程研究所教育委员会的发起人之一。她曾在谷歌研究院工作数年，负责设计算法原型并通过建模理解用户行为。

　　Cathy O'Neil，约翰逊实验室高级数据科学家、哈佛大学数学博士、麻省理工学院数学系博士后、巴纳德学院教授，曾发表过大量算术代数几何方面的论文。他曾在全球投资管理公司D.E. Shaw担任对冲基金金融师，后加入专门评估银行和对冲基金风险的软件公司RiskMetrics，个人博客：mathbabe.org。

内页插图

精彩书评

“这本书告诉我们什么是数据科学。”

“本书是进入数据科学领域的入门指南，它会告诉你干这一行哪些技能是必备的！”

“这本书既严谨，又非常通俗易懂。各种概念的讲解都提供了真实案例辅助理解。”

“本书汇集了行业翘楚的大量洞见。它不仅能让你全面把握这个新兴的领域，来自一线的实战经验也能让你迅速站在行业的前沿。”

目录

作者介绍　　 XII
关于封面图　　XIII
前言　　XIV
第1章　简介：什么是数据科学
1.1　大数据和数据科学的喧嚣
1.2　冲出迷雾
1.3　为什么是现在
1.4　数据科学的现状和历史
1.5　数据科学的知识结构
1.6　思维实验：元定义
1.7　什么是数据科学家
1.7.1　学术界对数据科学家的定义
1.7.2　工业界对数据科学家的定义
第2章　统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
2.1　大数据时代的统计学思考
2.1.1　统计推断
2.1.2　总体和样本
2.1.3　大数据的总体和样本
2.1.4　大数据意味着大胆的假设
2.1.5　建模
2.2　探索性数据分析
2.2.1　探索性数据分析的哲学
2.2.2　练习：探索性数据分析
2.3　数据科学的工作流程
2.4　思维实验：如何模拟混沌
2.5　案例学习：RealDirect
2.5.1　RealDirect是如何赚钱的
2.5.2　练一练：RealDirect公司的数据策略
第3章　算法
3.1　机器学习算法
3.2　三大基本算法
3.2.1　线性回归模型
3.2.2　k 近邻模型（k-NN）
3.2.3　k 均值算法
3.3　练习：机器学习算法基础
3.4　总结
3.5　思维实验：关于统计学家的自动化
第4章　垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理
4.1　思维实验：从实例中学习
4.1.1　线性回归为何不适用
4.1.2　k 近邻效果如何
4.2　朴素贝叶斯模型
4.2.1　贝叶斯法则
4.2.2　个别单词的过滤器
4.2.3　直通朴素贝叶斯
4.3　拉普拉斯平滑法
4.4　对比朴素贝叶斯和k 近邻
4.5　Bash代码示例
4.6　网页抓取：API和其他工具
4.7　Jake的练习题：文章分类问题中的朴素贝叶斯模型
第5章　逻辑回归
5.1　思维实验
5.2　分类器
5.2.1　运行时间
5.2.2　你自己
5.2.3　模型的可解释性
5.2.4　可扩展性
5.3　逻辑回归：一个来自M6D 的真实案例研究
5.3.1　点击模型
5.3.2　模型背后
5.3.3　α和β 的参数估计
5.3.4　牛顿法
5.3.5　随机梯度下降法
5.3.6　操练
5.3.7　模型评价
5.4　练习题
第6章　时间戳数据与金融建模
6.1　Kyle Teague与GetGlue公司
6.2　时间戳
6.2.1　探索性数据分析（EDA）
6.2.2　指标和新变量
6.2.3　下一步怎么做
6.3　轮到Cathy O'Neill了
6.4　思维实验
6.5　金融建模
6.5.1　样本期内外以及因果关系
6.5.2　金融数据处理
6.5.3　对数收益率
6.5.4　实例：标准普尔指数
6.5.5　如何衡量波动率
6.5.6　指数平滑法
6.5.7　金融模型的反馈
6.5.8　聊聊回归模型
6.5.9　先验信息量
6.5.10　一个小例子
6.6　练习：GetGlue提供的时间戳数据
第7章　从数据到结论
7.1　William Cukierski
7.1.1　背景介绍：数据科学竞赛
7.1.2　背景介绍：众包模式
7.2　Kaggle模式
7.2.1　Kaggle的参赛者
7.2.2　Kaggle的客户
7.3　思维实验：关于作业自动评分系统
7.4　特征选择
7.4.1　例子：留住用户
7.4.2　过滤型
7.4.3　包装型
7.4.4　决策树与嵌入型变量选择
7.4.5　熵
7.4.6　决策树算法
7.4.7　如何在决策树模型中处理连续性变量
7.4.8　随机森林
7.4.9　用户黏性：模型的预测能力与可解释性
7.5　David Huffaker：谷歌社会学研究的新方法
7.5.1　从描述性统计到预测模型
7.5.2　谷歌的社交研究
7.5.3　隐私保护
7.5.4　思维实验：如何消除用户的顾虑
第8章　构建面向大量用户的推荐引擎
8.1　一个真实的推荐引擎
8.1.1　最近邻算法回顾
8.1.2　最近邻模型的已知问题
8.1.3　超越近邻模型：基于机器学习的分类模型
8.1.4　高维度问题
8.1.5　奇异值分解（SVD）
8.1.6　关于SVD的重要特性
8.1.7　主成分分析（PCA）
8.1.8　交替最小二乘法
8.1.9　固定矩阵V，更新矩阵U
8.1.10　关于这些算法的一点思考
8.2　思维实验：如何过滤模型中的泡沫
8.3　练习：搭建自己的推荐系统
第9章　数据可视化与欺诈侦测
9.1　数据可视化的历史
9.1.1　Gabriel Tarde
9.1.2　Mark 的思维实验
9.2　到底什么是数据科学
9.2.1　Processing
9.2.2　Franco Moretti
9.3　一个数据可视化的方案实例
9.4　Mark 的数据可视化项目
9.4.1　《纽约时报》大厅里的可视化：Moveable Type
9.4.2　屏幕上的生命：Cascade可视化项目
9.4.3　Cronkite广场项目
9.4.4　eBay与图书网购
9.4.5　公共剧场里的"莎士比亚机"
9.4.6　这些展览的目的是什么
9.5　数据科学和风险
9.5.1　关于Square公司
9.5.2　支付风险
9.5.3　模型效果的评估问题
9.5.4　建模小贴士
9.6　数据可视化在Square
9.7　Ian的思维实验
9.8　关于数据可视化
第10章　社交网络与数据新闻学
10.1　Morning Analytics与社交网络
10.2　社交网络分析
10.3　关于社交网络分析的相关术语
10.3.1　如何衡量向心性
10.3.2　使用哪种向心性测度
10.4　思维实验
10.5　Morningside Analytics
10.6　从统计学的角度看社交网络分析
10.6.1　网络的表示方法与特征值向心度
10.6.2　随机网络的第一个例子：Erdos-Renyi模型
10.6.3　随机网络的第二个例子：指数随机网络图模型
10.7　数据新闻学
10.7.1　关于数据新闻学的历史回顾
10.7.2　数据新闻报告的写作：来自专家的建议
第11章　因果关系研究
11.1　相关性并不代表因果关系
11.1.1　对因果关系提问
11.1.2　干扰因子：一个关于在线约会网站的例子
11.2　OK Cupid的发现
11.3　黄金准则：随机化临床实验
11.4　A/B测试
11.5　退一步求其次：关于观察性研究
11.5.1　辛普森悖论
11.5.2　鲁宾因果关系模型
11.5.3　因果关系的可视化
11.5.4　定义：因果关系
11.6　三个小建议
第12章　流行病学
12.1　Madigan的学术背景
12.2　思维实验
12.3　统计学在现代
12.4　医学文献与观察性研究
12.5　分层法不解决干扰因子的问题
12.6　就没有更好的办法吗
12.7　研究性实验（OMOP）
12.8　最后的思维实验
第13章　从竞赛中学到的：数据泄漏和模型评价
13.1　Claudia作为数据科学家的知识结构
13.1.1　首席数据科学家的生活
13.1.2　作为一名女数据科学家
13.2　数据挖掘竞赛
13.3　如何成为出色的建模者
13.4　数据泄漏
13.4.1　市场预测
13.4.2　亚马逊案例学习：出手阔绰的顾客
13.4.3　珠宝抽样问题
13.4.4　IBM 客户锁定
13.4.5　乳腺癌检测
13.4.6　预测肺炎
13.5　如何避免数据泄漏
13.6　模型评价
13.6.1　准确度重要吗
13.6.2　概率的重要性，不是非0 即1
13.7　如何选择算法
13.8　最后一个例子
13.9　临别感言
第14章　数据工程：MapReduce、Pregel、Hadoop
14.1　关于David Crawshaw
14.2　思维实验
14.3　MapReduce
14.4　单词频率问题
14.5　其他MapReduce案例
14.6　Pregel
14.7　关于Josh Wills
14.8　思维实验
14.9　给数据科学家的话
14.9.1　数据丰富和数据匮乏
14.9.2　设计模型
14.10　算算Hadoop的经济账
14.10.1　Hadoop简介
14.10.2　Cloudera
14.11　Josh 的工作流程
14.12　如何开始使用Hadoop
第15章　听听学生们怎么说
15.1　重在过程
15.2　不再简单
15.3　援助之手
15.4　殊途同归
15.5　逢山开路，遇水架桥
15.6　作品展示
第16章　下一代数据科学家、自大狂和职业道德
16.1　前面都讲了些什么
16.2　什么是数据科学（再问一次）
16.3　谁是下一代的数据科学家
16.3.1　成为解决问题的人
16.3.2　培养软技能
16.3.3　成为提问者
16.4　做一个有道德感的数据科学家
16.5　对于职业生涯的建议

前言/序言

　　RachelSchutt
　　2012年秋天，我在哥伦比亚大学开设了一门新课：数据科学导论。作为一个新兴领域，数据科学在学术界尚未划分为一个独立学科。那么数据科学到底是什么呢？我将这门课的讲义集结成书，试图回答这一问题。
　　为了帮助读者理解本书及其缘起，我觉得有必要简单介绍一下我自己，和我设计并讲授这门课的初衷。
　　初衷
　　简单地说，我期望在我上大学时就有这样的课。但那是20世纪90年代，数据爆炸尚未开始，开设这样一门课也就无从谈起。我本科时主修数学专业，主要是做理论和实证研究。虽然很庆幸这些训练赋予了我严谨解决问题的能力，但同时我也略感遗憾，若当时能再学点实际应用的技巧就更好了。
　　在从大学毕业到获得统计学博士学位期间，我走了一些弯路，我一直在试图寻找适合自己的研究领域，喜欢探究隐藏在宇宙中的模式，喜欢解答有趣的谜题，希望可以将自己的这些爱好物尽其用。之所以谈起这些，是因为现在很多学生觉得必须先知道自己这辈子到底想要干什么，我做学生时，不可能规划将来要从事数据科学相关的工作，因为那时根本还没有数据科学这样一个领域。因此我建议这些学生，或者其他愿意听我在这儿唠叨的人：大可不必这样。不必现在就规划好未来，走点弯路也没什么，谁知道这一路上你会发现什么呢？我拿到统计学博士学位后，在谷歌工作了几年，在这几年中，数据科学、数据科学家这些术语才在硅谷流行起来。
　　这个世界有许多问题尚未解决，对于那些拥有量化思维又乐于开动大脑的人来说，在解决问题的过程中充满了机遇。我的目标是帮助学生们成为具有批判性思维的人、能用创新思维去解决问题（甚至是人们尚未发现的问题）的人，对世界充满好奇喜欢问问题的人。若要我去构建一个数学模型，去为治愈癌症贡献一份力量，或者揭示出自闭症的奥秘，或者用来预防恐怖袭击，我或许永远做不到。但我的学生有一天会做到，我教给了他们这些知识，就算完成了自己的使命。写作此书，使我有机会将毕生所学传播给更多的人，我希望他们能从中得到激励，或者学到一些有用的工具，来让这个世界变得更好，而不是更坏。
　　建模和数据分析的过程并非彻底地中立，会受到研究者个人价值观的影响。研究的问题是由你来挑选的，研究假设也是你根据模型得出的，度量方法和算法也是由你来设计的。
　　世界上也并不是所有的问题都需要用数据科学或技术手段来解决，一个好的数据科学家是指他能甄别出哪些问题适合用数据科学解决，构建出对应的数据模型或者编写代码去解决它。但是我相信，在多学科的团队中，如果有一个理解数据、具有量化思维、精通编程的问题解决者（让我们将这种人称为“数据科学家”），这个团队可能会走得更远。
　　课程的起源
　　我在2012年3月份提议开设此课，主要原因有三。其中第一个原因最重要，我将会花最大篇幅去阐述。
　　原因一：我想告诉我的学生业界的数据科学家是怎么工作的，并且让他们掌握一些数据科学家所使用的技术。
　　在为Google+工作时，我所在的数据科学团队由一群身怀绝技的博士组成，其中有学社会学的、学工程的、学物理的和学计算机的，而我是统计学专业的。我们隶属于一个更大的团队，这个团队有很多天才的数据工程师，他们实现数据管道、基础架构、分析面板和一些实验性质的架构（用来做A/B测试）。我们的团队架构是扁平化的，我们有海量的数据，每个人都是各自领域的专家，我们精诚合作，做出了很多不可思议的事，包括建立预测模型、实现算法原型、揭示出隐藏在数据背后的模式，这些对我们的产品影响深远。
　　以数据为基础，我们为领导层的决策提供真知灼见；分析因果关系，我们发展出了新的方法论。这些全仰仗世界一流的工程师和技术设备。每个人都为团队引入了专家级的技能，包括编码、软件工程、统计学、数学、机器学习、通信、可视化、探索性数据分析（EDA）等，还有对社交网络和社交空间的数据的敏感直觉和专业知识。
　　要知道，没有人是全知全能的，但集合所有人的智慧，我们就做到“无所不能”。我们认识到了每种技能的价值，因此就成功了。我们的共同点是守信，对解决有趣的问题充满好奇心，对待新的科学发现既保有适度的怀疑又充满激情。我们喜爱这项工作，对数据背后的模式充满了好奇。
　　我居住在纽约，希望把我在谷歌公司的工作经验传授给哥伦比亚大学的学生们，我相信他们需要这个，而且，我也喜欢教学。我想把我从工作中学到的东西教给他们。另外，我知道纽约的技术圈里有一个新兴的数据科学家社区，我也希望学生们能从他们身上汲取知识。
　　因此，这门课程常会邀请业界或学术界的数据科学家来做客座演讲。每位嘉宾所专长的技能和领域都不尽相同。我希望通过这样一种多样性的组合，让学生们对数据科学有一个更全面的认识。
　　原因二：数据科学有希望成为一门极具研究价值、意义深远的学科，它会影响到人们生活的方方面面。为此，哥伦比亚大学和纽约市市长布隆伯格先生在2012年7月宣布成立了一个数据科学与工程研究所。开设这门课是在尝试发展数据科学的理论，我希望让数据科学成为一门真正的科学。
　　原因三：我时常听到业界的数据科学家说，在脱离实践的课堂上是无法真正教授数据科学的，我想挑战一下这种言论。我一直将我的课堂视作数据科学家的孵化器，而我的学生也确实表现出色，他们将会成为数据科学界冉冉升起的新星。事实上，本书其中一章内容就是由我的学生们贡献的。
　　本书的起源
　　如果不是遇到了CathyO‘Neil，我的教学笔记也不会集结成书。她是一位数学家，后来转型为数据科学家，她的个人博客mathbabe。org很受欢迎，在博客中的“关于自己”部分，她说自己一直在期待下面这个问题能有更好的答案：非理论派的数学家能做些什么以让这个世界变得更加美好？我向大学提议开设数据科学导论这门课程时，恰好认识了Cathy，那时她正在一个初创公司工作，职位是数据科学家。对于我开课的尝试，她十分支持。她还提出亲自过来听课，并在博客上同步直播我的授课内容。鉴于我性格比较内向低调，起先我并不喜欢这么做，后来Cathy说服了我。她说这与商业广告的肆意炒作截然不同，这是一个绝好的机会，借此可以将“数据科学”的概念向大众普及。
　　我在哥伦比亚大学上的每一节课，Cathy都会坐在第一排，并不时提出问题。她后来还受邀作为这门课的客座嘉宾给同学们上了一课（见第6章）。除了将我的讲义发布到博客上，Cathy还对授课内容贡献甚巨，比如，她提醒我们数据建模过程中存在一些道德伦理方面的考量。此外，她鼓励我也同步开设一个博客（http：//columbiadatascience。com/blog/），用来和学生们做直接交流。我在上面也会总结自己的教学经验，这或许会帮到其他教授。Cathy博客中所有关于我授课内容的条目，再加上我博客中的部分内容，构成了本书的原始素材，我们在这一基础上修改加工，再集合一些其他资料，终成此书。
　　本书内容
　　本书既介绍实践应用，也提出理论规范。一方面，本书介绍了一些业内顶尖数据科学家的日常工作内容，带大家看看他们在实践中如何应用数据科学知识，借此管中窥豹，了解这一学科目前的应用现状。另一方面，我们还将从学术角度去定义数据科学的研究范畴。
　　这不是一本关于机器学习的教科书。恰恰相反，本书会多角度全方位、深入地介绍数据科学。它是对现有数据学科领域的纵览，试图为这一学科勾勒出一幅全景图。因此，在选择案例时，我们会更注重广度而非深度。
　　希望本书能够被那些善待它的人充分利用，举一反三，去解决那些重要的问题。
　　这门课在哥伦比亚大学讲完后，我听到了这样的评价：它是一门从人文主义角度、全面讲解数据科学的课程。我们不仅关注工具、数学、模型、算法和代码，同时也很关注上述过程中的人性化考量。关于什么是人文主义者，我很喜欢如下的定义：“他十分关心人类的福祉，尊重个人的价值观，并且注重维护个体尊严。”如何在数据科学中体现人文主义？你在建模和设计算法时，认识到你作为个人所应起到的作用，想想哪些东西是人所具备而电脑不具备的，比如基于道德的判断；向世界公布一种新的统计模型前，想想会为他人的生活带来什么样的影响。
　　组织结构
　　本书的组织结构遵循我在哥伦比亚大学的数据科学导论课程，在第1章，我们将会回答“什么是数据科学”这个核心问题，同时介绍数据科学工作流程，这是全书组织结构的纲领。第2章和第3章对统计模型和机器学习算法做一概览，它们是后续章节的基础。第4章到第6章，以及第8章将会针对特定案例深入学习一些模型和算法。第7章讲述如何从数据中提取有效信息以及在模型中创建统计变量。第9章和第10章将深入介绍一些传统学术界很少涉足的内容（当然现在情况有所改善）：数据可视化和社交网络。第11章和第12章将从预测模型转而介绍因果分析。第13章和第14章介绍数据预处理以及工程方法。第15章是我的学生们讲述他们的故事——他们是怎样学习数据科学的。第16章展望数据科学未来的发展。
　　阅读须知
　　阅读本书时最好从前往后依序阅读，这样更便于理解，因为不少概念都是一环扣一环的。如果你的统计和概率背景不强，或者从前没有编过程，那么阅读本书的同时，如能阅读本章末尾附带的补充材料以查漏补缺，效果将会更好。全书为大家推荐了很多补充材料，当你阅读某个章节感到困难时，这或许由于你缺失某些背景知识，或许由于我们的讲解不够清晰，这时你都可以求助于这些补充材料，厘清概念。

《算法的艺术：深入理解与实践》 一、 什么是算法？—— 算法的基石与思维 在信息爆炸、计算能力飞跃的时代，理解和驾驭数据的重要性不言而喻。然而，数据本身只是原始的原材料，真正赋予其生命力和价值的是算法。算法，作为解决特定问题的步骤和指令集合，是计算机科学的核心，更是驱动现代技术进步的引擎。《算法的艺术：深入理解与实践》旨在带领读者穿越算法的深邃世界，从最基础的概念出发，逐步构建起对各类经典和现代算法的深刻理解，并强调如何将这些理论知识转化为实际的应用能力。 本书首先会从“什么是算法”这一根本性问题展开。我们将探究算法的本质，它不仅仅是一串代码，更是一种精巧的逻辑设计，一种解决问题的系统性思维方式。我们会详细阐述算法的五个基本特性：有限性、确定性、可行性、输入和输出。通过生动的比喻和清晰的图示，让读者理解这些看似枯燥的定义背后蕴含的严谨与智慧。例如，我们会以“如何找到一个城市中最短的路线”为例，来解释算法的求解过程，以及为何一个好的算法能极大地影响效率。 接着，我们将深入探讨算法的度量和分析。对于任何一个算法，其效率至关重要。本书将详细讲解时间复杂度和空间复杂度这两个核心概念，并以大O符号（O-notation）为核心，介绍如何分析算法的渐进增长率。我们会剖析常见的时间复杂度，如O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等，并辅以具体的代码示例，帮助读者直观感受不同复杂度带来的性能差异。理解了复杂度分析，读者将能够明智地选择最适合特定场景的算法，避免低效的解决方案。 二、 经典算法的智慧：奠定坚实基础 掌握了算法分析的工具，我们便可以开始探索那些经过时间检验、成为计算机科学基石的经典算法。本书将以模块化的方式，逐一深入剖析这些算法，不仅仅是罗列其形式，更重要的是讲解其设计思想、工作原理以及适用场景。 排序算法： 排序是数据处理中最基本也最常用的操作之一。我们将详细介绍几种经典的排序算法，包括： 冒泡排序 (Bubble Sort)： 以其直观易懂的原理，作为入门的起点，理解交换与比较的概念。 选择排序 (Selection Sort)： 强调如何通过选择最小（或最大）元素逐步构建有序序列。 插入排序 (Insertion Sort)： 讲解如何在已排序的子序列中插入新元素，适合处理部分有序的数据。 快速排序 (Quick Sort)： 这是本书的重点之一。我们将深入剖析其分治策略，讲解“挖坑法”和“三数取中”等优化技巧，并分析其平均和最坏情况下的复杂度。 归并排序 (Merge Sort)： 另一个经典的分治算法，强调其稳定性，并深入理解其合并过程。 堆排序 (Heap Sort)： 介绍堆（Heap）这一数据结构，以及如何利用堆的性质进行高效排序。 在介绍每种排序算法时，我们会从其基本思想、伪代码实现、详细的步骤讲解、复杂度分析（最好、最坏、平均情况），以及在不同数据规模下的性能表现等方面进行详尽的阐述。更重要的是，我们将探讨不同排序算法的优缺点，以及在实际应用中如何根据数据特性进行选择。 查找算法： 在海量数据中快速定位目标是另一项关键任务。 线性查找 (Linear Search)： 作为最简单的查找方式，用于理解查找的基本概念。 二分查找 (Binary Search)： 这是本书的重点。我们将详细讲解其前提条件（有序数组），以及如何通过不断缩小搜索范围来极大地提升查找效率。我们将分析其对数时间复杂度，并探讨其在各种场景下的应用。 图算法： 图作为一种强大的数据结构，广泛应用于社交网络、交通路线、计算机网络等领域。 图的表示： 讲解邻接矩阵和邻接表两种表示方法，并分析它们的优缺点。 图的遍历： 深入讲解广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)，阐述它们的原理、实现以及在求解连通性、最短路径（无权图）等问题中的应用。 最短路径算法： Dijkstra 算法： 讲解如何在带权图中查找单源最短路径，以及其贪心策略。 Floyd-Warshall 算法： 介绍如何求解所有顶点对之间的最短路径。 最小生成树算法： Prim 算法： 讲解如何构建连接所有顶点的最小权重的边集。 Kruskal 算法： 另一种求解最小生成树的经典算法，通过并查集（Union-Find）来高效实现。 树算法： 树结构在计算机科学中无处不在，从文件系统到数据库索引。 二叉树 (Binary Tree)： 介绍二叉树的基本概念，如根节点、子节点、叶子节点等。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)： 讲解其性质，以及在查找、插入、删除操作中的效率。 平衡二叉搜索树： 介绍 AVL 树和红黑树等，阐述它们如何通过自平衡机制来保证查找效率，并分析其复杂度和实际应用。 B 树和 B+ 树： 重点讲解这些在数据库和文件系统中广泛应用的 B-Tree 变种，理解它们如何优化磁盘 I/O。 三、 高级算法与数据结构：解锁更复杂的挑战 在掌握了经典算法的基础上，本书将进一步拓展读者的视野，介绍那些能够解决更复杂问题、处理海量数据的高级算法和数据结构。 动态规划 (Dynamic Programming, DP)： 这是本书的又一个重点。我们将深入剖析动态规划的思想，即“最优子结构”和“重叠子问题”。通过大量的实例，从最基础的斐波那契数列、背包问题，到更复杂的区间 DP、数位 DP，逐步引导读者掌握如何识别 DP 问题、定义状态转移方程、编写 DP 程序，并进行优化。我们将详细讲解自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）两种实现方式。 贪心算法 (Greedy Algorithm)： 讲解贪心算法的基本思想，即在每一步选择局部最优解，并期望最终得到全局最优解。通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，分析贪心算法的适用性、正确性证明方法，以及其与动态规划的区别。 回溯算法 (Backtracking Algorithm)： 讲解回溯法的思想，即通过深度优先搜索（DFS）的方式，在搜索过程中不断尝试，如果当前路径不满足条件，则“回溯”到上一步，尝试其他路径。通过 N 皇后问题、全排列、组合问题等，让读者掌握回溯法的应用。 分治算法 (Divide and Conquer Algorithm)： 再次强调分治法的思想，并将其与动态规划、贪心算法进行对比。通过快速排序、归并排序、二分查找等例子，加深读者对分治思想的理解。 字符串匹配算法： 朴素字符串匹配： 作为基础。 KMP 算法： 深入讲解其“next 数组”的构造原理，如何利用已匹配的前缀信息避免不必要的比较，从而实现线性的查找效率。 Boyer-Moore 算法： 介绍其“坏字符规则”和“好后缀规则”，以及其在实际应用中的高效表现。 图论中的高级算法： 拓扑排序 (Topological Sort)： 讲解其在有向无环图 (DAG) 中的应用，如课程安排、任务依赖等。 强连通分量 (Strongly Connected Components, SCC)： 介绍 Tarjan 算法和 Kosaraju 算法，理解如何在有向图中找到强连通分量。 网络流 (Network Flow)： 介绍最大流最小割定理，以及 Ford-Fulkerson 算法和 Edmonds-Karp 算法的应用。 高级数据结构： 并查集 (Union-Find)： 讲解其在判断连通性、求解最小生成树等问题中的高效应用。 字典树 (Trie)： 介绍其在存储和查找字符串集合中的优势，如自动补全、拼写检查等。 哈希表 (Hash Table)： 深入讲解哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法），以及其在快速查找、插入、删除中的广泛应用。 四、 算法的应用与实践：从理论到代码 理论的学习最终是为了实践。本书将贯穿始终地强调算法的应用，并通过大量的实际案例来展示算法的力量。 算法在不同领域的应用： 搜索引擎： PageRank 算法、倒排索引等。 推荐系统： 协同过滤、基于内容的推荐等。 机器学习： 各种模型背后的优化算法、特征工程中的算法应用。 计算机图形学： 渲染算法、碰撞检测等。 生物信息学： DNA 序列比对、基因组分析等。 金融领域： 量化交易、风险评估等。 代码实现与优化： 本书将提供高质量的、易于理解的代码示例，主要采用 Python 语言（因其简洁易读，适合教学）。代码风格清晰，注释详尽，方便读者对照理解算法逻辑。 我们不仅会展示算法的基本实现，还会讲解如何对算法进行优化，例如： 空间优化： 如何减少算法对内存的占用。 时间优化： 如何在算法层面和代码层面进行性能调优。 并行化： 介绍如何利用多核处理器来加速算法的执行（概念性介绍）。 解决实际问题的思路： 本书将引导读者培养“算法思维”，即在面对一个问题时，能够： 1. 清晰地定义问题： 明确输入、输出和约束条件。 2. 分析问题性质： 判断问题是否具有最优子结构、重叠子问题、贪心选择性质等。 3. 选择合适的算法： 根据问题特性，选择或设计出最适合的算法。 4. 进行复杂度分析： 评估算法的效率。 5. 实现与测试： 将算法转化为代码，并进行充分的测试。 6. 优化与迭代： 根据测试结果和实际需求，对算法进行改进。 五、 进阶展望与学习资源 在完成本书的学习后，读者将对算法拥有扎实的理论基础和丰富的实践经验，为进一步深入学习计算机科学的其他领域打下坚实的基础。本书还将提供一些进阶的学习方向和建议，例如： 数据结构与算法竞赛： 鼓励读者参与 LeetCode、Codeforces 等平台的算法竞赛，通过实战来磨练技能。 特定领域的算法深化： 指导读者根据自己的兴趣，深入研究某个特定领域的算法，如机器学习算法、图计算算法等。 并行与分布式算法： 介绍如何设计和实现能够运行在分布式环境下的算法。 计算几何： 介绍处理几何对象和几何问题的算法。 概率性算法： 介绍 Las Vegas 算法和 Monte Carlo 算法。 《算法的艺术：深入理解与实践》 不仅是一本算法教程，更是一本培养严谨逻辑思维、激发创新解决问题能力的宝典。通过本书，读者将能够自信地驾驭各种复杂的数据问题，在技术的世界里乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对“实战”二字有了更深刻的理解。它并非是那种“纸上谈兵”的书籍，而是真正让你“动手”起来。书中提供的代码示例可以直接运行，并且作者对每一段代码的解释都非常到位，让你清楚地知道这一行代码的作用是什么，以及它在整个流程中扮演的角色。我跟着书中的项目，从头到尾完成了一个完整的分析流程，包括数据获取、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和结果展示。在这个过程中，我遇到了不少问题，但书中的讲解和示例都给了我很大的帮助，让我能够及时找到解决方案。更让我觉得贴心的是，书中还提供了一些数据集的下载链接，并且对这些数据集的特点进行了详细的介绍，让我可以方便地进行实践。这本书的质量非常高，从排版、插图到内容的深度和广度，都让我感到物超所值。我强烈推荐这本书给所有想要系统学习数据科学，并且希望能够真正将理论知识转化为实践能力的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是我学习数据科学的一盏明灯！在我对各种理论和概念感到晕头转向的时候，它像一股清流，将复杂的东西抽丝剥茧地呈现出来。我特别喜欢它那种循序渐进的讲解方式，从最基础的Python语法和数据结构讲起，然后逐步深入到数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程，再到模型选择、评估和部署。每一个章节都紧密相连，不会让你感到突兀。而且，作者在讲解过程中，穿插了大量的实际案例，这些案例都来自于真实世界的问题，比如如何分析电商用户行为、如何预测股票价格、如何构建推荐系统等等。我跟着书中的代码一步一步地实践，感觉自己真的在和数据“对话”，而不是死记硬背枯燥的公式。特别是当我的代码运行出结果，并且能够解释这些结果的时候，那种成就感是无法言喻的。这本书最大的优点在于，它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及在不同的场景下，应该如何选择不同的方法。它培养的是一种解决问题的思维模式，而不是单纯的技能堆砌。这本书的内容非常丰富，涵盖了从数据预处理到模型部署的整个数据科学生命周期，对我这种想要系统学习数据科学的初学者来说，简直是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在概念的阐释上做得非常出色，特别是那些看起来有点抽象的机器学习算法。作者并没有仅仅停留在公式的堆砌上，而是用非常形象的比喻和直观的图示，将这些算法的内在逻辑和工作原理剖析得淋漓尽致。比如，在讲解决策树的时候，作者用了一个生动的“猜谜游戏”的例子，让我们很容易理解节点分裂的依据和剪枝的必要性。对于逻辑回归，虽然它是一个线性的模型，但作者通过解释“sigmoid函数”如何将线性结果映射到概率空间，让我们对分类的原理有了更深的理解。更让我惊喜的是，书中的内容还涉及到了一些深度学习的基础概念，比如神经网络的层级结构、激活函数的作用，以及反向传播的基本思想。虽然篇幅不长，但为我打开了通往更高级领域的大门。而且，这本书并没有回避一些在实际应用中经常遇到的难题，比如如何处理缺失值、如何识别和处理异常值、如何进行特征选择以避免过拟合等等。作者针对这些问题给出了非常实用的建议和常用的技术，让我觉得这本书不仅有理论深度，更有实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读这本书之前，我对数据科学的理解可能还停留在“会写代码”的层面。但这本书彻底改变了我的看法。它让我明白，数据科学不仅仅是编程，更是一门融合了统计学、计算机科学、领域知识和商业洞察的学科。书中对于不同算法的优劣势、适用场景的分析，以及模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等）的详细解释，让我对如何选择最适合特定问题的模型有了更清晰的认识。我特别欣赏作者在讲解模型时，会提及一些常见的陷阱和注意事项，比如“辛普森悖论”的例子，让我们警惕数据聚合可能带来的误导。这本书还涉及到了模型的可解释性，比如如何使用SHAP值和LIME来理解复杂模型的预测依据，这对于建立对模型的信任和进行模型调优至关重要。作者还强调了数据伦理和隐私保护的重要性，这在当前数据驱动的时代尤为关键。总而言之，这本书不仅仅是技术手册，更是一本关于如何成为一个优秀的数据科学家的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于它对数据可视化和结果解释的重视。我过去常常埋头于模型的训练和评估，却忽略了如何清晰有效地将分析结果呈现给他人。这本书花了相当大的篇幅来讲解各种数据可视化技术，从最基础的散点图、折线图、柱状图，到更复杂的箱线图、热力图、旭日图，以及使用Python的Matplotlib和Seaborn库进行绘图的详细教程。作者强调，好的可视化能够帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常，也能让我们的分析报告更具说服力。我尤其喜欢书中关于如何选择合适图表类型的讲解，以及如何通过颜色、标注等细节优化可视化效果。更重要的是，这本书不仅仅教你画图，还教你如何“读懂”图，以及如何从图表中提炼出有价值的信息，并用简洁的语言解释给非技术人员听。这种将技术能力与沟通能力相结合的训练，是我在其他书中很少看到的。它让我意识到，数据科学的最终目的是解决问题，而有效的沟通是实现这一目标的关键环节。

评分☆☆☆☆☆

慢慢看，不错的书。。。

评分☆☆☆☆☆

好很好非常好特别好好的无以复加超级无敌好

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  产品不重要，快递员张永彭师傅，真心好！

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还行

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，推荐各位看看

评分☆☆☆☆☆

好书，受益非浅

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很好！

评分☆☆☆☆☆

很好的书！

评分☆☆☆☆☆

好书，学习。