數據科學基礎（英文版） [Foundations of Data Science] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 阿夫裏姆·布魯姆（Avrim Blum） 著

圖書標籤:

• 數據科學
• 機器學習
• 統計學
• Python
• R語言
• 數據分析
• 數據挖掘
• 人工智能
• 大數據
• 算法

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313182449

版次：1

商品編碼：12319688

包裝：平裝

叢書名： 大數據與計算機科學係列

外文名稱：Foundations of Data Science

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：427

字數：672000

正文語種：英文

內容簡介

　　《數據科學基礎（英文版）》是“大數據與計算機科學”係列教材之一，由國際著名計算機科學傢約翰·霍普剋羅夫特教授、阿夫裏姆·布魯姆教授和拉文德蘭·坎南教授共同撰寫。
　　《數據科學基礎（英文版）》包含瞭高維空間、奇異值分解、隨機行走和馬爾可夫鏈、機器學習、大數據問題的算法、聚類隨機圖等主要內容。全書極大部分的結論都有嚴格的證明，且從第2章開始，每章後麵均附有適量的練習題。
　　《數據科學基礎（英文版）》可作為計算機及其相關專業本科生或研究生的教材，也可供專業技術人員參考。

作者簡介

　　約翰·霍普剋羅夫特，曾獲得1986年圖靈奬、2005年電氣與電子工程師協會哈裏古德紀念奬、2007年計算研究協會傑齣服務奬、2009年計算機協會Karl V.Kartstrom傑齣教育傢奬、2010年電氣與電子工程師協會約翰馮諾依曼奬章，以及2016年中國友誼奬章，這是中國對外國人的認可。此外，中國科學院還將他任命為愛因斯坦講席教授。
　　
　　阿夫裏姆·布魯姆，豐田工業大學芝加哥分校教授兼首席學術官，1996年擔任COLT'96程序委員會主席，2000年擔任FOCS'00程序委員會主席，2007年成為美國計算機協會研究員，2011年獲得計算機科學院赫伯特西濛教學奬。
　　
　　拉文德蘭·坎南，印度班加羅爾微軟研究院首席研究員，曾任耶魯大學計算機科學係教授兼應用數學係教授、卡內基梅隆大學教授。1991年獲得由美國數學學會和數學規劃學會聯閤授予的離散數學福剋森奬，2011年獲得計算機協會高德納奬，2015年當選美國藝術與科學院院士。

目錄

1 Introduction

2 High-Dimensional Space
2．1 Introduction
2．2 The Law of Large Numbers
2．3 The Geometry of High Dimensions
2．4 Properties of the Unit Ball
2．4．1 Volume of the Unit Ball
2．4．2 Volume Near the Equator
2．5 Generating Points Uniformly at Random from a Ball
2．6 Gaussians in High Dimension
2．7 Random Projection and Johnson-Lindenstrauss Lemma
2．8 Separating Gaussians
2．9 Fitting a Spherical Gaussian to Data
2．10 Bibliographic Notes
2．11 Exercises

3 Best-Fit Subspaces and Singular Value Decomposition （SVD）
3．1 Introduction
3．2 Preliminaries
3．3 Singular Vectors
3．4 Singular Value Decomposition （SVD）
3．5 Best Rank-k Approximations
3．6 Left Singular Vectors
3．7 Power Method for Singular Value Decomposition
3．8 Singular Vectors and Eigenvectors
3．9 Applications of Singular Value Decomposition
3．9．1 Centering Data
3．9．2 Principal Component Analysis
3．9．3 Clustering a Mixture of Spherical Gaussians
3．9．4 Ranking Documents and Web Pages
3．9．5 An Application of SVD to a Discrete Optimization Problem
3．10 Bibliographic Notes
3．11 Exercises

4 Random Walks and Markov Chains
4．1 Stationary Distribution
4．2 Markov Chain Monte Carlo
4．2．1 Metropolis-Hasting Algorithm
4．2．2 Gibbs Sampling
4．3 Areas and Volumes
4．4 Convergence of Random Walks on Undirected Graphs
4．5 Electrical Networks and Random Walks
4．6 Random Walks on Undirected Graphs with Unit Edge Weights
4．7 Random Walks in Euclidean Space
4．8 The Web as a Markov Chain
4．9 Bibliographic Notes
4．10 Exercises

5 Machine Learning
5．1 Introduction
5．2 Overfitting and Uniform Convergence
5．3 Illustrative Examples and Occam's Razor
5．3．1 Learning Disjunctions
5．3．2 Occam's Razor
5．3．3 Application： Learning Decision Trees
5．4 Regularization： Penalizing Complexity
5．5 Online Learning and the Perceptron Algorithm
……

6 Algorithms for Massive Data Problems： Streaming， Sketching， and Sampling
7 Clustering
8 Random Graphs
9 Topic Models， Non-Negative Matrix Factorization， Hidden Markov Models， and Graphical Models
10 Other Topics
11 Wavelets
12 Appendices

References
Index

前言/序言

　　在構思一套新的計算機科學技術係列教材時，會有很多考慮。其一、計算機科學提供瞭一個係統建模、問題求解的新模式。計算機專業的本科畢業生應本能地將計算思維用於問題求解，因此，一套計算機科學技術係列教材也應將計算思維係統地貫穿於整套教材的編寫。其二、計算技術在推動社會、科技高速發展的同時，其自身也經曆著從以計算為中心到以數據和交互為中心的範式轉變。計算機專業的本科畢業生若能瞭解有關數據獲取，存儲，分析，利用的基本方法、技術、工具，定能在其擇業和職業發展中擁有更多的機會，一套麵嚮這一專業需求、圍繞數據思維設計的計算機科學技術係列教材就會受到廣大師生的歡迎。其三、在一個更加基礎的層麵，一套新的計算機科學技術係列教材應在重新審視本學科核心理論的基礎上，在分析數據科學、人工智能、密碼與信息安全、計算經濟學、甚至量子計算等交叉學科的基礎上，為本專業提供一個理論和數學基礎課程設計，以反應計算機學科及其交叉學科對算法、計算復雜性、概率與統計、綫性代數、矩陣分析、高等代數、組閤數學、博弈論等數學分支的依賴。
　　計算能力的提高不僅在加大計算機科學技術影響力的廣度，還在加速其影響力的深度。計算機教育界目前進行的“計算機+X”和“X+計算機”的討論旨在推動計算機專業建設，並及時反應這一影響的廣度和深度。我認為這一切都源於一個廣為接受的事實：計算機科學與技術是繼科學實驗和數學之後，推動人類社會和科技進步的第三股力量。正如科學實驗為自然科學提供瞭研究手段，數學為工程提供瞭建模方法，概率與統計為經濟學提供瞭工具，計算機科學與技術為自然科學、工程、經濟學提供瞭全新的研究手段、建模方法和工具。從一個高等教育工作者的角度看，這第三股力量驅動著老學科的改造和新專業的誕生。

《數據科學基礎》是一本緻力於係統性地構建讀者在數據科學領域所需核心知識體係的著作。本書並非淺嘗輒止的工具手冊，而是深入探討瞭數據科學得以成立的基石原理與方法論。 全書圍繞數據生命周期的各個關鍵階段展開，首先從數據獲取與理解入手。這部分內容詳盡闡述瞭不同類型數據的來源，例如結構化數據（數據庫、CSV文件）、半結構化數據（JSON、XML）以及非結構化數據（文本、圖像、音頻）。書中詳細介紹瞭數據采集的策略、方法，以及在采集過程中可能遇到的挑戰，如數據隱私、數據質量問題等。更重要的是，本書強調瞭理解數據本身的重要性，包括探索性數據分析（EDA）的技術，如可視化（直方圖、散點圖、箱綫圖等）、統計摘要（均值、中位數、方差、標準差）以及特徵工程的初步概念，旨在幫助讀者在正式建模之前，充分把握數據的分布、模式、異常值和變量間的關係。 接下來的核心部分聚焦於數據預處理與清洗。在真實世界的數據科學項目中，數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、重復項、格式不一緻等問題。本書提供瞭一套全麵的方法來應對這些挑戰。讀者將學習如何識彆和處理缺失數據（例如，刪除、插值、基於模型的填充），如何檢測和處理異常值（例如，統計方法、可視化方法、魯棒統計量），以及如何進行數據轉換（例如，歸一化、標準化、編碼分類變量）。此外，本書還深入探討瞭數據集成，即如何將來自不同來源的數據閤並成一個統一的數據集，並強調瞭數據質量的重要性，為後續的建模奠定堅實的基礎。 模型構建是數據科學的靈魂。本書的另一大篇幅 dedicated to 機器學習模型及其原理。並非僅僅羅列算法，而是深入剖析瞭監督學習、無監督學習和強化學習的基本思想。在監督學習方麵，本書詳細介紹瞭綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升機（如XGBoost、LightGBM）等經典算法的數學原理、假設條件、優缺點以及適用場景。對於無監督學習，讀者將接觸到聚類算法（如K-Means、DBSCAN）、降維技術（如主成分分析PCA、t-SNE）以及關聯規則挖掘。本書在講解算法時，注重理論與實踐的結閤，引導讀者理解模型是如何學習和做齣預測的，以及如何評估模型的性能（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、均方誤差等）。 模型評估與選擇是確保模型有效性的關鍵。本書係統地介紹瞭各種模型評估指標，並針對不同類型的任務（分類、迴歸、聚類）進行瞭詳細的闡釋。讀者將學習到如何進行交叉驗證，以獲得更可靠的模型性能估計，以及如何理解和避免過擬閤與欠擬閤現象。本書還探討瞭模型選擇的策略，包括正則化技術（L1、L2正則化）在控製模型復雜度中的作用，以及如何根據業務需求和數據特性選擇最閤適的模型。 數據可視化作為數據科學的重要組成部分，在本書中占據瞭顯著的篇幅。本書強調，良好的可視化不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭揭示數據中的洞察，溝通模型結果，以及發現潛在問題。讀者將學習到如何根據數據的類型和想要傳達的信息，選擇閤適的可視化圖錶，例如散點圖用於展示變量關係，摺綫圖用於展示趨勢，柱狀圖用於比較離散數據，熱力圖用於展示矩陣數據等。本書還會介紹一些高級的可視化技術，以及如何利用可視化來解釋復雜模型。 此外，本書也觸及瞭數據科學的倫理與實踐。在數據驅動的時代，理解數據科學的潛在倫理問題至關重要。本書討論瞭數據隱私、數據偏見、算法公平性以及數據科學傢的責任。同時，它也強調瞭在實際項目中，良好的溝通能力、問題解決能力以及持續學習的重要性。 總而言之，《數據科學基礎》旨在為讀者提供一個堅實、全麵的知識框架，使其能夠獨立地理解、處理、分析和解釋數據，並構建齣有效的模型來解決實際問題。本書的編寫風格力求嚴謹而不失清晰，理論推導與實際應用並重，旨在培養具備紮實功底和批判性思維的數據科學從業者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛踏入數據科學領域的新手，對於如何構建一個完整的數據科學項目感到有些迷茫。而這本書，就像一個經驗豐富的嚮導，為我指明瞭方嚮。《Foundations of Data Science》不僅僅講解瞭各種零散的理論和技術，而是將它們串聯起來，形成瞭一個清晰的項目流程。從問題定義、數據收集，到模型選擇、評估和部署，每一步都講解得非常到位，並且提供瞭相關的工具和技術建議。特彆是關於“模型部署”和“監控”的部分，這往往是被初學者忽略的環節，而這本書卻給予瞭足夠的關注，讓我瞭解到，一個成功的數據科學項目，不僅僅是建立一個好的模型，更需要考慮如何將其落地並持續優化。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一部數據科學的“思想啓濛錄”。作者在講解技術的同時，始終貫穿著對“數據驅動思維”的強調。它鼓勵讀者不僅僅停留在技術的層麵，而是要從數據的角度去思考問題，去發現規律，去做齣決策。書中對“如何提齣一個好的數據問題”、“如何衡量一個項目的成功”等方麵的探討，都極具啓發性，讓我認識到，成為一名優秀的數據科學傢，不僅需要掌握技術，更需要具備批判性思維和解決問題的能力。這本書讓我對數據科學的理解，從“術”的層麵，提升到瞭“道”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解統計學概念時，我感覺非常接地氣。很多統計學書籍往往過於理論化，讓人生畏。《Foundations of Data Science》在介紹如假設檢驗、置信區間等概念時，都通過具體的、易於理解的數據科學場景來解釋，讓原本枯燥的統計學知識變得生動有趣。我特彆喜歡其中關於“A/B測試”的章節，它將統計學的原理與實際的業務決策緊密結閤，讓我明白如何運用統計學知識來做齣更明智的商業決策。這種理論與實踐的完美結閤，是我一直以來所追求的學習方式。

評分☆☆☆☆☆

作為一名開發者，我一直對如何有效地處理大規模數據以及如何構建可擴展的數據管道感到睏惑。《Foundations of Data Science》在這方麵提供瞭寶貴的見解。它不僅介紹瞭數據存儲和管理的基本概念，還探討瞭分布式計算框架（如Hadoop和Spark）的應用，以及如何利用它們來處理海量數據。書中對數據架構設計的討論，也讓我受益匪淺，讓我能夠更好地理解如何設計一個能夠支持復雜數據分析需求的係統。這一點對於我未來參與大型數據項目至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據可視化在數據科學中的作用深感著迷，而這本書在這方麵的論述，更是讓我耳目一新。它不僅僅列舉瞭各種圖錶的類型，更重要的是，它深入探討瞭如何選擇最閤適的圖錶來錶達特定的數據洞察，以及如何通過可視化的方式來揭示數據中的隱藏模式和趨勢。書中的例子非常豐富，從簡單的散點圖、摺綫圖，到更復雜的網絡圖、熱力圖，每一種都配有清晰的圖示和相應的解釋，讓我能夠快速理解其應用場景。更讓我驚喜的是，書中還強調瞭“敘事性可視化”的概念，這讓我意識到，數據可視化不僅僅是展示數據，更是一種溝通和講述故事的方式，這一點對於我未來在工作中嚮非技術人員解釋數據分析結果至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我一直對自然語言處理（NLP）領域充滿好奇，而這本書中關於NLP的章節，讓我窺見瞭其精彩的世界。它從文本數據的預處理，到詞嚮量的錶示，再到各種NLP模型的介紹（如情感分析、文本分類），都進行瞭清晰的講解。特彆是對詞嵌入技術的解釋，讓我對如何讓計算機理解人類語言有瞭更深的認識。書中提供的代碼示例，也讓我能夠動手實踐，進一步鞏固所學知識。這一點讓我對未來深入研究NLP領域充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點之一，在我看來，是對“數據倫理”這一塊的重視。在當今社會，數據被廣泛應用，隨之而來的隱私泄露、算法偏見等問題也日益凸顯。《Foundations of Data Science》並沒有迴避這些敏感話題，而是將其作為一個重要組成部分進行闡述，探討瞭如何在數據科學實踐中保護用戶隱私，如何識彆和減輕算法中的偏見，以及如何構建更加公平和負責任的數據驅動係統。書中提供瞭一些實際的案例分析，讓我能夠更深刻地理解這些倫理問題在現實中的影響，並引發瞭我對自己在未來工作中如何遵守倫理規範的深刻思考。

評分☆☆☆☆☆

在接觸到這本書之前，我一直認為機器學習模型就是“黑箱”，輸入數據，輸齣結果，至於中間發生瞭什麼，似乎並不太重要。然而，《Foundations of Data Science》徹底改變瞭我的看法。它在講解各種機器學習算法時，非常注重模型的可解釋性，並提供瞭多種方法來理解模型的決策過程。例如，在討論決策樹時，它詳細闡述瞭如何通過樹的結構來理解特徵的重要性；在講解綫性模型時，它強調瞭係數的含義以及如何利用它們來推斷變量之間的關係。這一點對於那些需要對模型結果負責，並且需要嚮監管機構或客戶解釋模型邏輯的專業人士來說，無疑具有極高的價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打瞭幾年的人，我一直覺得在理論基礎方麵有些欠缺，總是在實踐中遇到一些似是而非的問題，而《Foundations of Data Science》這本書，正好填補瞭我在這方麵的空白。它在介紹各個算法時，不僅僅是給齣瞭公式和代碼，而是深入淺齣地剖析瞭算法背後的數學原理和邏輯，比如在講到綫性迴歸時，作者並沒有止步於最小二乘法，而是詳細闡述瞭其統計學意義，以及如何從概率分布的角度來理解模型的假設。這一點對於我這種喜歡刨根問底的人來說，簡直是福音。我甚至可以想象，當我在實際項目中遇到模型錶現不佳的情況時，能夠有足夠的理論支撐去診斷問題所在，而不是僅僅依靠經驗式的調整。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿在手裏時，首先吸引我的是它沉甸甸的分量，那種實實在在的厚度，就如同它承諾的一樣，似乎要將數據科學的方方麵麵都納入囊中。翻開扉頁，首先映入眼簾的是一個非常清晰的目錄，每一個章節的標題都直擊要害，沒有絲毫的模糊和冗餘，這讓我對即將開始的學習之旅充滿瞭期待。我尤其關注瞭關於“數據預處理”那一章，因為它往往是數據科學項目中耗時最長、也最容易齣錯的環節，而這本書在這裏的描述，據我初步瀏覽，顯得格外詳盡，從缺失值的處理策略，到異常值的識彆與修復，再到特徵編碼的各種方法，都給齣瞭詳細的解釋和應用場景的對比，這一點讓我非常滿意。