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朝樂門著

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302436997

版次：1

商品編碼：11949077

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：322

字數：420000

具體描述

編輯推薦

　　（1）本書是國內係統介紹數據科學的重要的專著，填補瞭國內此領域的空白。

　　（2）在結構設計和內容選擇上，不僅充分藉鑒瞭國外著名大學設立的相關課程以及全球暢銷的英文專著，而且也考慮到瞭國內相關課程定位與專業人纔的培養需求。

　　（3）每章提供瞭基於R的數據處理例題和領域經典案例，做到理論學習與實踐應用相結閤。書後附有R語言基本語法，便於教學與學習。

　　（4）讀者範圍廣，可以滿足計算機科學與技術類、管理類、統計分析類、圖情檔類等多個專業人纔，尤其是碩士生和博士生的教學與自學需要。

　　（5）每章的首尾配有【導讀】、【小結】、【習題】和【參考文獻及擴展閱讀】，便於教師的教學和學生的自學。習題部分以主動學習型開放題目為主，旨在幫助學生的自學能力。參考文獻部分既提供瞭引用文獻，又給齣瞭推薦閱讀文獻目錄。

內容簡介

　　數據科學是一門新興的熱門科學，國外一流大學紛紛設立同名課程，相應的專業、課程及書籍也深受歡迎。本書是國內第一部係統闡述數據科學的重要專著，填補瞭國內此領域的空白。本書在結構設計和內容選擇上不僅充分藉鑒瞭國外著名大學設立的相關課程以及全球暢銷的外文專著，也考慮到瞭國內相關課程定位與專業人纔的培養需求。本書共包括8個部分（基礎知識、數據預處理、數據統計、機器學習、數據可視化、數據計算、數據管理以及R編程），既涵蓋瞭數據科學的基本內容，又避免瞭與相關課程的低級重復。每章設有綜閤例題，做到理論學習與動手操作相結閤。例題均采用R語言完成數據科學的特定任務。每章的首尾配有“導讀”與“小結”，便於教師的教學和學生的自學。“習題”部分以主動數據收集和分析的開放題目為主，旨在幫助學生提高自我學習能力。書後附有R語言語法，便於入門的教學與學習。本書可以滿足數據科學、計算機科學與技術、管理學、數據統計、數據分析、圖情檔類等多個專業的老師、學生（含碩士生和博士生）的教學與自學需要。

《算法的韻律：探索數據背後的邏輯》在這浩瀚的信息洪流中，我們常常驚嘆於事物之間微妙的聯係，卻又對隱藏在海量數據背後的規律感到睏惑。本書並非旨在教授你如何將數據轉化為“科學”，而是希望帶你深入探索驅動這一切的基石——算法。我們將一同揭開那些讓機器能夠學習、預測、分類的數學模型和邏輯框架的神秘麵紗，體會其中精妙絕倫的設計與嚴謹的推演過程。本書的旅程始於對基本概念的清晰闡釋。我們將從最簡單的綫性模型齣發，理解變量之間的關係如何被量化，預測又如何基於已知的模式展開。在這裏，你將接觸到諸如迴歸分析的核心思想，它如同畫傢用顔料在畫布上描繪綫條，試圖捕捉數據點集的最優擬閤軌跡。我們不會停留在錶麵，而是會剖析模型背後的數學原理，理解誤差是如何被衡量和最小化的。隨著我們對基礎的掌握，我們將逐步深入到更復雜的算法世界。決策樹，這個看似簡單的分支結構，在識彆模式和做齣分類決策時，展現齣強大的能力。我們將解析其如何通過信息增益等指標來決定最優的分割點，一步步構建齣能夠解釋復雜現象的邏輯路徑。你將看到，每一條分支的背後，都蘊含著對數據特徵的深刻洞察。接下來，我們將目光投嚮那些擅長處理非綫性關係的算法。支持嚮量機（SVM）以其優雅的邊界劃分能力，在分類問題中占據著重要地位。我們將探討核技巧的精妙之處，理解它如何將低維度的綫性不可分問題轉化為高維度的綫性可分問題，從而找到最佳的分類超平麵。這不僅僅是數學上的技巧，更是對數據空間理解的升華。聚類算法，則如同探尋自然界中的群體，試圖將相似的數據點歸為一類。我們將學習K-Means等經典算法的原理，理解它們如何在迭代中不斷優化聚類中心，發現數據內在的結構。你將體會到，算法是如何幫助我們從混亂中提煉齣有序的群組。本書還將帶你走進概率的世界，理解貝葉斯定理如何在不確定性中進行推理。樸素貝葉斯分類器，作為其經典應用，將展示如何在已知先驗概率和條件概率的基礎上，進行高效的分類。你將領略概率思維在模型構建中的強大威力。我們還會探討那些能夠捕捉序列數據規律的算法，例如隱馬爾可夫模型（HMM）。這對於理解語言、時間序列等具有順序特性的數據至關重要。我們將解析其狀態轉移和觀測概率，理解模型如何能夠推斷齣隱藏的狀態序列。此外，本書還會觸及到一些基礎的優化算法，它們是訓練復雜模型的基石。梯度下降等方法，將讓你理解模型參數是如何通過迭代調整來逼近最優解的。你將明白，每一次參數的微調，都是在嚮“更好”的模型邁進。需要強調的是，本書的內容並非專注於具體的編程實現或工具的運用。我們的重點在於算法背後的數學思想、邏輯結構以及它們如何解決實際問題。即使你對某項技術沒有深入研究，但通過本書，你將能夠理解其核心機製，從而更清晰地認識到不同算法的優勢與局限。《算法的韻律》旨在為你打開一扇理解數據背後邏輯的窗戶，讓你不再被海量數據所淹沒，而是能夠以一種更具洞察力的方式去審視和分析它們。本書將激發你對邏輯推理和數學模型的熱情，讓你體會到算法之美，以及它們如何成為現代世界運行不可或缺的驅動力。這是一場關於邏輯、模式和洞察力的探索之旅，期待與你一同啓程。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門新的學科，最關鍵的是要能理解其核心思想和邏輯。而《數據科學》這本書，在這方麵做得非常齣色。它並沒有堆砌大量的術語和公式，而是用一種更加宏觀的視角，去闡釋數據科學的本質。作者認為，數據科學並非僅僅是關於技術，更是關於如何利用數據來理解世界、解決問題和創造價值。這種理念的傳遞，讓我對數據科學産生瞭更深層次的敬畏和喜愛。書中對於不同類型的機器學習算法，比如迴歸、分類、聚類等的介紹，都非常清晰，並提供瞭相應的代碼示例，讓我在理論學習的同時，也能進行實踐操作。讓我尤其感到驚喜的是，書中還涉及瞭一些數據倫理和隱私保護的內容。在當下這個數據驅動的時代，如何負責任地使用數據，保護個人隱私，已經成為一個越來越重要的問題。這本書並沒有迴避這些挑戰，而是積極探討如何在追求數據價值的同時，兼顧倫理道德和社會責任。這讓我看到瞭作者的遠見和胸懷，也讓我對數據科學的未來發展有瞭更清晰的認識。我堅信，這本書將成為我未來在數據科學領域深造的基石。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個完全沒有數據科學背景的讀者來說，尋找一本能夠入門的書籍確實不容易。《數據科學》這本書，可以說是我遇到的最友好的入門讀物之一。作者在處理復雜的技術概念時，總能找到恰當的比喻和類比，讓我能夠快速理解。例如，在介紹決策樹算法時，作者將其比作一個“猜謎遊戲”，讓我一下子就明白瞭其工作原理。這種化繁為簡的能力，是許多技術書籍所缺乏的。書中關於數據可視化工具的介紹也讓我覺得非常實用。我之前對如何將數據轉化為有吸引力的圖錶感到睏惑，但這本書詳細介紹瞭 Tableau、Matplotlib 等工具的使用方法，並提供瞭豐富的示例。我嘗試著按照書中的指導，製作瞭一些圖錶，發現數據原來可以如此生動形象，也能夠如此直觀地傳達信息。這不僅提升瞭我對數據的理解能力，也增強瞭我嚮他人展示數據的信心。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本優秀的數據科學書籍，不應該僅僅局限於技術層麵，更應該關注其在社會中的價值和影響。而《數據科學》這本書，恰恰在這方麵做得非常齣色。作者在書中不時地引用一些社會熱點事件，並分析其中數據科學的應用，讓我看到瞭這項技術如何改變我們的生活，如何解決社會難題。比如，在討論個性化推薦係統時，作者也提到瞭其可能帶來的“信息繭房”效應，這讓我意識到，在享受技術便利的同時，也需要保持批判性思維。書中對數據驅動決策的講解，讓我對如何利用數據來優化商業運營有瞭更清晰的認識。我以前總以為，商業決策更多是依賴經驗和直覺，但這本書讓我看到瞭數據在其中扮演的越來越重要的角色。通過對用戶行為數據、銷售數據等進行分析，企業可以更精準地瞭解客戶需求，優化産品策略，提升運營效率。我感覺這本書不僅教會瞭我技術，更教會瞭我如何將技術應用於實際，解決商業問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對新興技術充滿好奇的普通讀者，一直想瞭解數據科學到底是什麼，能做什麼。在網上搜集瞭一些零散的資料後，我還是覺得有些迷茫。直到我遇到瞭《數據科學》這本書，纔感覺豁然開朗。它不是一本教你如何成為技術專傢的工具書，而是一本帶你領略數據科學世界全貌的科普讀物。作者的寫作風格非常親切，沒有高高在上的說教感，而是像一位經驗豐富的朋友，循循善誘地為你講解。我非常欣賞書中對於“數據思維”的強調。它不僅僅是關於算法和編程，更重要的是培養一種用數據說話、用數據分析問題的思維方式。書中通過一些引人入勝的故事和案例，展示瞭數據思維如何幫助人們做齣更明智的決策，如何發現隱藏的機遇。我感覺自己在讀完這本書後，看問題的角度也發生瞭微妙的變化，開始更加關注數據背後的信息，也更加願意去探索數據中隱藏的規律。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對我來說，無疑是及時雨。我一直對如何從龐雜的數據中提取有價值的信息感到睏惑，也曾嘗試過一些零散的學習資料，但始終覺得缺乏一個係統性的框架。而《數據科學》這本書，恰恰填補瞭這個空白。它就像一張精心繪製的地圖，為我指明瞭數據科學領域的方嚮，讓我不再迷失。從數據的獲取、清洗、探索性分析，到模型構建、評估和部署，書中幾乎涵蓋瞭數據科學項目的全流程。作者在講解過程中，始終牢記讀者的可能遇到的睏難，並提前給齣解決方案或建議，這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我倍感舒心。我印象最深的是書中關於“特徵工程”的討論。我之前一直以為，算法的好壞決定一切，但這本書讓我意識到，數據的質量和特徵的構建同樣至關重要。作者通過大量的實例，展示瞭如何從原始數據中提取齣更有意義的特徵，如何對現有特徵進行轉換和組閤，從而顯著提升模型的預測能力。我嘗試著運用書中介紹的一些特徵工程技巧，對一個二手車交易數據集進行瞭分析，結果發現，通過對一些時間相關的特徵進行提取和組閤，模型的預測精度得到瞭大幅度提升，這讓我興奮不已，也更加堅信瞭特徵工程的重要性。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的時候，我感覺自己像是經曆瞭一場思維的洗禮。作者在書中不僅僅是教授技術，更重要的是，他引導我構建瞭一種全新的思考方式——以數據為中心，以證據為依據。在過去的認知裏，很多決策都依賴於經驗和直覺，但這本書讓我明白，在信息爆炸的時代，那些隱藏在海量數據中的洞見，纔是真正能夠驅動創新和進步的驅動力。書中對機器學習的介紹也讓我受益匪淺，特彆是關於監督學習和無監督學習的區分，以及各種常用算法的原理和應用場景。作者並沒有陷入技術的深淵，而是用通俗易懂的語言，結閤生動的比喻，將復雜的概念一一拆解，讓我能夠輕鬆理解。我特彆喜歡書中關於模型評估和優化的部分。很多時候，我們構建瞭一個模型，但如何知道它是否優秀？如何進一步提升它的性能？這本書給瞭我明確的答案。它詳細介紹瞭各種評估指標，比如準確率、召迴率、F1分數等，以及如何通過交叉驗證、網格搜索等方法來調整模型參數，找到最優解。我嘗試著將這些方法應用到我自己的項目中，發現模型的效果確實有瞭顯著的提升。總的來說，這本書不僅是知識的傳授，更是一種能力的培養，讓我能夠獨立思考，解決數據相關的問題。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛讀完一本名為《數據科學》的書，說實話，它在我心中留下瞭非常深刻的印象。我一直對數據背後隱藏的規律和洞見充滿好奇，而這本書無疑為我打開瞭一扇通往這個迷人世界的大門。作者的敘述方式非常引人入勝，他沒有一開始就拋齣枯燥的算法和公式，而是從數據本身的價值齣發，層層遞進地引導讀者理解數據科學的意義和應用。書中對現實世界案例的分析尤為精彩，比如如何利用大數據預測股票市場的波動，如何通過用戶行為分析來優化電商平颱的推薦係統，以及如何運用數據科學來改善城市交通擁堵等。這些案例不僅生動形象，更讓我真切地感受到瞭數據科學在解決實際問題中的強大力量。我尤其欣賞書中對於數據采集、清洗和預處理的詳細講解。我知道，很多時候，數據並不像我們想象的那麼“乾淨”，存在著大量的缺失值、異常值和不一緻性。這本書提供瞭一套係統的方法論，教我如何係統性地處理這些問題，確保數據的質量，為後續的分析奠定堅實的基礎。作者還分享瞭一些實用的數據可視化技巧，通過圖錶和圖形，能夠更直觀地展現數據的分布、趨勢和關聯性，這對於我這樣的初學者來說，簡直是如獲至寶。我嘗試著運用書中介紹的工具和方法，對一些公開數據集進行初步的探索性分析，結果讓我驚喜不斷，看到瞭許多之前從未察覺到的有趣模式。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻開這本書之前，我對“數據科學”這個概念隻停留在模糊的想象中，以為它離我的實際工作和生活很遙遠。然而，讀完《數據科學》之後，我纔發現，原來數據科學的觸角已經深深地滲透到我們生活的方方麵麵。從智能手機的個性化推薦，到導航軟件的路綫規劃，再到醫療領域的疾病預測，數據科學的身影無處不在。作者通過生動而富有哲理的語言，將這些復雜的概念變得觸手可及，讓我第一次真正理解瞭數據科學的魅力所在。書中對於概率論和統計學的講解，雖然篇幅不長，但卻直擊核心，讓我對這些基礎知識有瞭更深刻的理解，也明白瞭它們在數據分析中的重要作用。我以前對這些理論總覺得有些枯燥，但這本書巧妙地將它們與實際應用聯係起來，讓我看到瞭它們在數據科學中的實際價值。我嘗試著運用書中介紹的一些統計檢驗方法，對一些業務數據進行分析，得到瞭很多有價值的結論，這讓我對統計學的學習産生瞭前所未有的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來對人工智能和大數據等領域都充滿瞭濃厚的興趣，也讀過一些相關的書籍，但總覺得那些書籍要麼過於晦澀難懂，要麼就過於淺顯，難以觸及核心。直到我偶然翻到瞭《數據科學》這本書，我纔真正找到瞭我所期待的那種深度和廣度。作者在書中對數據科學的各個分支，如機器學習、深度學習、自然語言處理等，都進行瞭清晰的梳理和介紹，讓我對整個數據科學的版圖有瞭全麵的認識。讓我感到特彆受用的是，書中對“模型的可解釋性”的探討。很多時候，我們構建瞭一個性能很好的模型，但我們卻無法解釋它為什麼會做齣這樣的預測。這在一些關鍵領域，比如醫療診斷、金融風控等，是無法接受的。這本書深入淺齣地介紹瞭如何提高模型的可解釋性，以及解釋性對模型的信任和應用的重要性。我感覺這讓我對數據科學的理解上升到瞭一個新的高度，不再僅僅追求模型的預測精度，也開始關注其背後的邏輯和原理。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸《數據科學》這本書之前，我對這個領域知之甚少，腦海中隻有一些模糊的概念，比如“大數據”、“算法”、“人工智能”等等，但具體是如何運作的，以及它們之間有什麼聯係，我一直理不清頭緒。這本書就像一位耐心十足的嚮導，一步步地帶領我探索這個復雜而迷人的世界。它從最基礎的數據概念講起，然後逐步深入到各種分析方法和模型構建，再到最後的實際應用和倫理考量，整個過程流暢且富有邏輯。我尤其欣賞書中對“數據的故事性”的強調。作者認為，數據本身並不能說話，是我們需要通過分析來發掘其背後隱藏的故事。這本書通過大量的案例，展示瞭如何從數據中提煉齣有價值的信息，如何將這些信息轉化為引人入勝的故事，並最終用這些故事來影響決策和推動變革。這讓我意識到，數據科學不僅僅是一門技術，更是一門藝術，一門用數據溝通的藝術。我感覺自己在這本書的引領下，開始能夠更敏銳地捕捉數據中蘊含的“故事”，並嘗試著用更有效的方式來講述它們。

評分☆☆☆☆☆

前麵不錯後麵開始堆産品和語言的文檔瞭

評分☆☆☆☆☆

前麵不錯後麵開始堆産品和語言的文檔瞭

評分☆☆☆☆☆

還可以還可以還可以還可以

評分☆☆☆☆☆

數據科學專業指導書，理論聯係實際

評分☆☆☆☆☆

過來看看囧囧囧龍敏可口可樂瞭看看

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，已經使用瞭，下次還會來光顧。