圖靈教育 數據挖掘與分析 概念與算法 融閤機器學習 統計學等相關學科知識 涵蓋 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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MohammedJZaki 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計學
• 數據分析
• 圖靈教育
• 算法
• 人工智能
• 商業智能
• 數據科學
• 預測模型

店鋪： 人民郵電齣版社官方旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115458421

商品編碼：15311619391

齣版時間：2017-08-01

頁數：516

內容介紹

本書是專注於數據挖掘與分析的基本算法的入門圖書，內容分為數據分析基礎、頻繁模式挖掘、聚類和分類四個部分，每一部分的各個章節兼顧基礎知識和前沿話題，例如核方法、高維數據分析、復雜圖和網絡等。每一章ZUI後均附有參考書目和習題。

 

本書適閤高等院校相關專業的學生和教師閱讀，也適閤從事數據挖掘相關工作的人員學習參考。

作者介紹

Mohammed J. Zaki

倫斯勒理工學院計算機科學係教授，ACM傑齣科學傢，IEEE會士，目前緻力於研究新數據挖掘技術。曾獲得榖歌教職研究奬等諸多奬項。

 

Wagner Meira Jr.

巴西米納斯聯邦大學計算機科學係教授，數據庫專傢。

目錄

第1章　數據挖掘與分析　　1 

1.1 數據矩陣　　1 

1.2 屬性　　2 

1.3 數據的幾何和代數描述　　3 

1.3.1 距離和角度　　5 

1.3.2 均值與總方差　　8 

1.3.3 正交投影　　9 

1.3.4 綫性無關與維數　　10 

1.4 數據：概率觀點　　12 

1.4.1 二元隨機變量　　17 

1.4.2 多元隨機變量　　20 

1.4.3 隨機抽樣和統計量　　21 

1.5 數據挖掘　　22 

1.5.1 探索性數據分析　　23 

1.5.2 頻繁模式挖掘　　24 

1.5.3 聚類　　24 

1.5.4 分類　　25 

1.6 補充閱讀　　26 

1.7 習題　　26 

DIYI部分　數據分析基礎 

第2章　數值屬性　　28 

2.1 一元變量分析　　28 

2.1.1 數據居中度度量　　29 

2.1.2 數據離散度度量　　32 

2.2 二元變量分析　　35 

2.2.1 位置和離散度的度量　　36 

2.2.2 相關性度量　　37 

2.3 多元變量分析　　40 

2.4 數據規範化　　44 

2.5 正態分布　　46 

2.5.1 一元正態分布　　46 

2.5.2 多元正態分布　　47 

2.6 補充閱讀　　50 

2.7 習題　　51 

第3章　類彆型屬性　　53 

3.1 一元分析　　53 

3.1.1 伯努利變量（Bernoulli variable）　　53 

3.1.2 多元伯努利變量　　55 

3.2 二元分析　　61 

3.3 多元分析　　69 

3.4 距離和角度　　74 

3.5 離散化　　75 

3.6 補充閱讀　　77 

3.7 習題　　78 

第4章　圖數據　　79 

4.1 圖的概念　　79 

4.2 拓撲屬性　　83 

4.3 中心度分析　　86 

4.3.1 基本中心度　　86 

4.3.2 Web中心度　　88 

4.4 圖的模型　　96 

4.4.1 Erd?s-Rényi隨機圖模型　　98 

4.4.2 Watts-Strogatz小世界圖模型　　101 

4.4.3 Barabási-Albert無標度模型　　104 

4.5 補充閱讀　　111 

4.6 習題　　112 

第5章　核方法　　114 

5.1 核矩陣　　117 

5.1.1 再生核映射　　118 

5.1.2 Mercer核映射　　120 

5.2 嚮量核　　122 

5.3 特徵空間中的基本核操作　　126 

5.4 復雜對象的核　　132 

5.4.1 字符串的譜核　　132 

5.4.2 圖節點的擴散核　　133 

5.5 補充閱讀　　137 

5.6 習題　　137 

第6章　高維數據　　139 

6.1 高維對象　　139 

6.2 高維體積　　141 

6.3 超立方體的內接超球麵　　143 

6.4 薄超球麵殼的體積　　144 

6.5 超空間的對角綫　　145 

6.6 多元正態的密度　　146 

6.7 附錄：球麵體積的推導　　149 

6.8 補充閱讀　　153 

6.9 習題　　153 

第7章　降維　　156 

7.1 背景知識　　156 

7.2 主成分分析　　160 

7.2.1 ZUI優綫近似　　160 

7.2.2 ZUI優二維近似　　163 

7.2.3 ZUI優r維近似　　167 

7.2.4 主成分分析的幾何意義　　170 

7.3 核主成分分析　　172 

7.4 奇異值分解　　178 

7.4.1 奇異值分解的幾何意義　　179 

7.4.2 奇異值分解和主成分分析之間的聯係　　180 

7.5 補充閱讀　　182 

7.6 習題　　182 

第二部分　頻繁模式挖掘 

第8章　項集挖掘　　186 

8.1 頻繁項集和關聯規則　　186 

8.2 頻繁項集挖掘算法　　189 

8.2.1 逐層的方法：Apriori算法　　191 

8.2.2 事務標識符集的交集方法：Eclat算法　　193 

8.2.3 頻繁模式樹方法：FPGrowth算法　　197 

8.3 生成關聯規則　　201 

8.4 補充閱讀　　203 

8.5 習題　　203 

第9章　項集概述　　208 

9.1 ZUI大頻繁項集和閉頻繁項集　　208 

9.2 挖掘ZUI大頻繁項集：GenMax算法　　211 

9.3 挖掘閉頻繁項集：Charm算法　　213 

9.4 非可導項集　　215 

9.5 補充閱讀　　220 

9.6 習題　　221 

第10章　序列挖掘　　223 

10.1 頻繁序列　　223 

10.2 挖掘頻繁序列　　224 

10.2.1 逐層挖掘：GSP　　225 

10.2.2 垂直序列挖掘：Spade　　226 

10.2.3 基於投影的序列挖掘：PrefixSpan　　228 

10.3 基於後綴樹的子串挖掘　　230 

10.3.1 後綴樹　　230 

10.3.2 Ukkonen綫性時間算法　　233 

10.4 補充閱讀　　238 

10.5 習題　　239 

第11章　圖模式挖掘　　242 

11.1 同形和支撐　　242 

11.2 候選生成　　245 

11.3 gSpan算法　　249 

11.3.1 擴展和支撐計算　　250 

11.3.2 quanwei性測試　　255 

11.4 補充閱讀　　256 

11.5 習題　　257 

第12章　模式與規則評估　　260 

12.1 規則和模式評估的度量　　260 

12.1.1 規則評估度量　　260 

12.1.2 模式評估度量　　268 

12.1.3 比較多條規則和模式　　270 

12.2 顯著性檢驗和置信區間　　273 

12.2.1 産生式規則的費希爾精確檢驗　　273 

12.2.2 顯著性的置換檢驗　　277 

12.2.3 置信區間內的自助抽樣　　282 

12.3 補充閱讀　　284 

12.4 習題　　285 

第三部分　聚類 

第13章　基於代錶的聚類　　288 

13.1 K-means 算法　　288 

13.2 核K-means　　292 

13.3 期望ZUI大聚類　　295 

13.3.1 一維中的EM　　297 

13.3.2 d維中的EM　　300 

13.3.3 極大似然估計　　305 

13.3.4 EM方法　　309 

13.4 補充閱讀　　311 

13.5 習題　　312 

第14章　層次式聚類　　315 

14.1 預備知識　　315 

14.2 聚閤型層次式聚類　　317 

14.2.1 簇間距離　　317 

14.2.2 更新距離矩陣　　321 

14.2.3 計算復雜度　　322 

14.3 補充閱讀　　322 

14.4 習題　　323 

第15章　基於密度的聚類　　325 

15.1 DBSCAN 算法　　325 

15.2 核密度估計　　328 

15.2.1 一元密度估計　　328 

15.2.2 多元密度估計　　331 

15.2.3 ZUI近鄰密度估計　　333 

15.3 基於密度的聚類：DENCLUE　　333 

15.4 補充閱讀　　338 

15.5 習題　　339 

第16章　譜聚類和圖聚類　　341 

16.1 圖和矩陣　　341 

16.2 基於圖的割的聚類　　347 

16.2.1 聚類目標函數：比例割與歸—割　　349 

16.2.2 譜聚類算法　　351 

16.2.3 ZUI大化目標：平均割與模塊度　　354 

16.3 馬爾可夫聚類　　360 

16.4 補充閱讀　　366 

16.5 習題　　367 

第17章　聚類的驗證　　368 

17.1 外部驗證度量　　368 

17.1.1 基於匹配的度量　　369 

17.1.2 基於熵的度量　　372 

17.1.3 成對度量　　375 

17.1.4 關聯度量　　378 

17.2 內部度量　　381 

17.3 相對度量　　388 

17.3.1 分簇穩定性　　394 

17.3.2 聚類趨嚮性　　396 

17.4 補充閱讀　　400 

17.5 習題　　401 

第四部分　分類 

第18章　基於概率的分類　　404 

18.1 貝葉斯分類器　　404 

18.1.1 估計先驗概率　　404 

18.1.2 估計似然　　405 

18.2 樸素貝葉斯分類器　　409 

18.3 KZUI近鄰分類器　　412 

18.4 補充閱讀　　414 

18.5 習題　　415 

第19章　決策樹分類器　　416 

19.1 決策樹　　417 

19.2 決策樹算法　　419 

19.2.1 分割點評估度量　　420 

19.2.2 評估分割點　　422 

19.3 補充閱讀　　429 

19.4 習題　　429 

第20章　綫性判彆分析　　431 

20.1 ZUI優綫性判彆　　431 

20.2 核判彆分析　　437 

20.3 補充閱讀　　443 

20.4 習題　　443 

第21章　支持嚮量機　　445 

21.1 支持嚮量和間隔　　445 

21.2 SVM：綫性可分的情況　　450 

21.3 軟間隔SVM：綫性不可分的情況　　454 

21.3.1 鉸鏈誤損　　455 

21.3.2 二次誤損　　458 

21.4 核SVM：非綫性情況　　459 

21.5 SVM訓練算法　　462 

21.5.1 對偶解法：隨機梯度上升　　463 

21.5.2 原始問題解：牛頓優化　　467 

21.6 補充閱讀　　473 

21.7 習題　　473 

第22章　分類的評估　　475 

22.1 分類性能度量　　475 

22.1.1 基於列聯錶的度量　　476 

22.1.2 二值分類：正類和負類　　479 

22.1.3 ROC分析　　482 

22.2 分類器評估　　487 

22.2.1 K摺交叉驗證　　487 

22.2.2 自助抽樣　　488 

22.2.3 置信區間　　489 

22.2.4 分類器比較：配對t檢驗　　493 

22.3 偏置-方差分解　　495 

22.4 補充閱讀　　503 

22.5 習題　　504 

《揭秘數據深海：算法、統計與洞察的交響》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步、商業決策乃至科學探索的核心力量。然而，海量原始數據本身並不能直接轉化為有價值的洞察，它們如同未經雕琢的礦石，需要精密的工具和深刻的理解纔能提煉齣閃耀的智慧。本書《揭秘數據深海：算法、統計與洞察的交響》正是為應對這一挑戰而誕生的。它不是一本淺嘗輒止的技術手冊，而是一次深入數據世界、理解其運行規律、掌握挖掘其寶藏的係統性學習之旅。 本書的核心目標是引領讀者穿越數據迷霧，掌握從海量信息中提取有意義模式、預測未來趨勢、並最終做齣明智決策的關鍵能力。我們深知，真正的數據分析和挖掘絕非簡單的工具堆砌，而是算法、統計學原理與業務場景理解之間深刻融閤的藝術。因此，本書在內容編排上，力求做到理論的嚴謹性與實踐的指導性並重，將復雜的技術概念以清晰、直觀的方式呈現，並輔以大量貼近實際的案例分析，幫助讀者建立紮實的理論基礎和靈活的實踐技能。 第一部分：數據世界的基石——概念與統計的對話 在踏入數據挖掘的廣闊海洋之前，我們首先需要理解這片海洋的構成和運作機製。本部分將從最基礎的數據概念齣發，為您構建起數據分析的堅實基石。 數據的本質與形態：我們將探討數據的不同類型（數值型、類彆型、文本型、圖像型等），理解它們在不同場景下的錶現形式，以及數據質量的重要性，包括缺失值、異常值、噪聲等的識彆與初步處理。這不僅僅是數據的分類，更是理解數據“性格”的第一步。 描述性統計的魅力：統計學是理解數據的語言。本部分將深入講解描述性統計的核心概念，如均值、中位數、眾數、方差、標準差、分位數等，並通過可視化手段（直方圖、箱綫圖、散點圖等）展示如何直觀地描繪數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。我們將強調，理解數據的概況是後續深入分析的前提。 推斷性統計的洞察力：當數據僅僅是樣本時，我們如何從樣本推斷整體？本書將介紹概率論的基本原理，包括概率分布（正態分布、二項分布等）、大數定律和中心極限定理，以及它們在數據分析中的應用。在此基礎上，我們將詳細講解假設檢驗、置信區間等核心推斷性統計方法，幫助讀者理解如何基於有限的樣本信息做齣嚴謹的推斷，並量化其不確定性。 數據探索性分析（EDA）的藝術：EDA是數據分析過程中至關重要的一環，它是一種探索性思維方式，旨在通過可視化和摘要統計來理解數據，發現潛在模式、識彆異常、檢驗假設，並為後續的建模選擇提供依據。本書將係統性地介紹EDA的流程和常用技術，引導讀者如何“與數據對話”，逐步揭示隱藏在數據背後的故事。 第二部分：算法的智慧——洞察模式與預測未來 有瞭堅實的統計學基礎，我們便可以開始探索那些能夠從數據中自動發現模式、進行預測和決策的算法。本部分將是本書的核心，我們將係統性地介紹數據挖掘領域最經典、最實用的算法。 監督學習的預測之道：當數據帶有明確的標簽或目標變量時，監督學習便大顯身手。 分類算法：我們將深入講解邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）等主流分類算法的原理、優缺點及適用場景。通過具體案例，您將學會如何構建模型來區分數據類彆，例如垃圾郵件檢測、用戶流失預測等。 迴歸算法：對於連續型目標變量的預測，綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等是不可或缺的工具。本書將詳細闡述這些算法的數學原理，並通過實際問題演示如何建立模型來預測房價、銷售額等數值。 無監督學習的發現之旅：當數據缺乏明確的標簽時，無監督學習則幫助我們發現數據內在的結構和規律。 聚類算法：我們將探討K-Means、DBSCAN、層次聚類等經典聚類算法，學習如何根據數據的相似性將數據分組，例如客戶細分、異常檢測等。 降維算法：麵對高維度數據，降維是理解和可視化的關鍵。主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術將在本書中得到詳細介紹，幫助讀者壓縮數據維度，保留關鍵信息。 關聯規則挖掘：購物籃分析（如Apriori算法）是關聯規則挖掘的典型應用。我們將講解如何發現數據項之間的有趣關聯，例如“購買瞭牛奶的顧客很可能也會購買麵包”。 深度學習的神經網絡革命：作為近年來發展迅猛的領域，深度學習在圖像識彆、自然語言處理等方麵取得瞭突破性進展。本書將為您介紹神經網絡的基本結構（感知機、多層感知機）、激活函數、反嚮傳播算法等核心概念。同時，我們將簡要介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）在特定數據類型上的應用，為讀者打開通往更復雜模型的大門。 第三部分：實踐的升華——從數據到價值的轉化 掌握瞭理論和算法，最終的落腳點是將這些知識轉化為實際的商業價值或科研成果。本部分將聚焦於數據挖掘項目的實踐流程和關鍵考量。 數據預處理與特徵工程：真實世界的數據往往是“髒”的。本書將詳細介紹數據清洗、缺失值填充、異常值處理、數據標準化/歸一化等關鍵預處理步驟。同時，我們將深入探討特徵工程的重要性，包括特徵選擇、特徵提取、特徵構造等技術，以及如何通過有效的特徵工程顯著提升模型性能。 模型評估與選擇：如何判斷一個模型的好壞？本書將介紹各種模型評估指標，包括準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R²分數等，並講解交叉驗證等模型選擇和評估技術，確保我們選擇的模型是最適閤當前任務的。 數據挖掘項目實戰流程：我們將以一個或多個綜閤性的案例，係統性地展示一個完整的數據挖掘項目的生命周期，包括需求分析、數據收集、數據理解、數據預處理、模型選擇與訓練、模型評估與調優、結果解釋與部署等關鍵環節。通過實戰演練，讀者將學會如何將理論知識融會貫通，解決實際問題。 倫理與隱私考量：在數據分析日益普及的今天，數據倫理和隱私保護是不可忽視的重要議題。本書將探討數據使用的道德規範、隱私泄露的風險以及相關的法律法規，引導讀者在數據挖掘過程中秉持負責任的態度。 本書特色 融閤性與前瞻性：本書不僅僅局限於單一的技術領域，而是巧妙地融閤瞭統計學、機器學習、深度學習等多個學科的知識，力求為讀者提供一個全麵、係統的視角。同時，我們關注新興技術和趨勢，為讀者指明未來的發展方嚮。 嚴謹的理論與生動的實踐：每一項技術都建立在堅實的數學和統計學基礎之上，同時輔以大量的代碼示例（使用Python及其主流庫如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）和詳細的案例分析，讓抽象的概念變得觸手可及。 麵嚮未來的能力培養：我們相信，本書不僅僅是傳授知識，更是培養一種解決問題的思維方式——如何理解數據、如何運用工具、如何從數據中發現洞察，並最終轉化為行動。 無論您是希望提升數據分析技能的在校學生，尋求數據驅動決策的商業人士，還是緻力於探索數據奧秘的科研工作者，本書都將是您不可或缺的夥伴。跟隨我們一起，潛入數據的深海，發掘無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這部作品的敘述方式實在是太過“文藝”瞭。我找的是一本技術類的書籍，期望能夠學習到實實在在的技能，掌握解決問題的工具。然而，我在這本書裏看到的更多的是對數據“美學”的探討，對“數據生命周期”的詩意描繪，以及一些關於“數據倫理”的哲學思考。雖然這些內容本身並沒有錯，甚至很有啓發性，但它們與我想要通過這本書達到的目的——提高我的數據分析能力——似乎有些 Mismatch。我更希望看到的是清晰的圖錶、嚴謹的公式、詳細的代碼示例，以及能夠引導我一步步完成數據分析項目的流程。例如，在講解模型構建的時候，我希望能看到關於模型選擇、特徵工程、參數調優等一係列操作的詳細步驟和考量因素。 關於如何使用Python或者R來實現這些算法，我也期待有更直觀、更易於模仿的代碼片段。如果書中充斥著大段大段的理論闡述，而缺乏實際可操作的指導，那對我來說，這本書的價值將大打摺扣。我希望它能更貼近實際應用，更接地氣一些，而不是讓我在“概念的海洋”裏漂流，卻找不到“登陸”的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這本書的“融閤”程度有些擔憂。它聲稱融閤瞭機器學習、統計學等知識，但我翻開來看，感覺更像是將各個學科的知識點散落地堆砌在一起，並沒有形成一個有機的整體。我期待的是看到這些學科知識如何協同作用，如何互相補充，從而構建齣一個更加強大和全麵的數據分析框架。例如，機器學習中的模型，其背後的統計學原理是什麼？統計學中的方法，如何在機器學習的框架下得到更有效的應用？書中是否有關於模型解釋性、可信度評估的討論，以及如何利用統計學的方法來增強模型的魯棒性？ 我希望這本書能提供一種“融會貫通”的視角，讓我理解不同學科之間的內在聯係，而不是孤立地學習各個知識點。如果僅僅是將各種算法和概念簡單地羅列齣來，而沒有深入探討它們之間的聯係和相互作用，那麼這本書的“融閤”就顯得名不副實瞭。我更傾嚮於看到作者能夠帶領我，從一個更高的維度去理解數據挖掘與分析的本質，去認識到這些學科是如何共同服務於從數據中提取價值這一最終目標的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，老實說，並不像我期待的那樣令人興奮。我本來對數據挖掘中的“算法”部分寄予厚望，希望能夠深入理解各種經典算法的原理，例如決策樹是如何構建的，支持嚮量機又是如何工作的。然而，書中對這些算法的講解，感覺有些過於“輕描淡寫”。 很多算法的介紹，僅僅停留在“是什麼”的層麵，而對於“為什麼是這樣”、“如何推導齣來的”以及“在什麼情況下效果最好”等關鍵問題，並沒有給齣深入的解答。我希望能看到算法的數學推導過程，哪怕是簡化的版本，也能幫助我更好地理解算法的內在邏輯。此外，對於一些常用的機器學習庫，例如scikit-learn，書中是否有詳細的使用指南和代碼示例？ 我希望能夠跟著書中的內容，動手實踐，將理論知識轉化為實際技能。我對數據挖掘的理解，還停留在比較初級的階段，希望能通過這本書，學習到更多關於特徵工程、模型評估、模型調優等方麵的實用技巧，從而能夠獨立完成一個完整的數據分析項目。這本書在這些方麵的覆蓋，讓我覺得還有提升的空間。

評分☆☆☆☆☆

翻瞭幾頁，這本書似乎並沒有我預期的那麼“硬核”。我本以為是一本會深入講解各種復雜模型和數學推導的學術專著，但初步看來，它的風格更偏嚮於普及和引導。對於我這種數據分析的初學者來說，這或許是個好事，但對於已經有一定基礎的人，可能會覺得不夠深入。我一直在尋找能夠幫助我理解更深層次的統計學原理，例如假設檢驗的底層邏輯，以及各種迴歸模型在不同場景下的適用性和局限性。同時，我對於時間序列分析和聚類算法的深入講解也抱有很大期望，希望能看到更多關於它們在異常檢測、用戶分群等方麵的應用細節。如果書中隻是簡單地羅列一些算法名稱和基本用法，而沒有對算法的內在機製、優缺點進行細緻的分析，那對我的幫助就會有限。我希望作者能夠像一位經驗豐富的老兵，帶我深入“戰場”，講解那些經過實戰檢驗的“戰術”和“技巧”，而不是隻在“戰術手冊”上劃圈圈。此外，我一直對如何有效地處理和清洗真實世界中的髒數據感到睏惑，真實的數據往往充滿瞭缺失值、異常值和不一緻，如何在預處理階段就考慮到這些問題，並采取有效的策略，是提升分析結果質量的關鍵。我希望書中能在這方麵給齣更具體、更具指導性的建議，而不僅僅是泛泛而談。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《圖靈教育 數據挖掘與分析 概念與算法 融閤機器學習 統計學等相關學科知識 涵蓋》的書，還沒來得及細看，但憑著對圖靈教育一貫品質的信任，以及對“數據挖掘與分析”這個主題的濃厚興趣，我已經對接下來的閱讀充滿瞭期待。我本身從事的是市場營銷相關工作，日常工作中接觸到大量的數據，如何從中提煉有價值的信息，發現潛在的客戶群體，優化營銷策略，一直是我非常頭疼的問題。聽聞這本書融閤瞭機器學習和統計學等知識，這正是我急需的。我尤其關注書中關於“概念與算法”的講解，希望它能將那些看似高深的理論以一種易於理解的方式呈現齣來，並且能夠提供一些實用的算法，讓我可以在實際工作中進行嘗試。我期待書中能有案例分析，能夠結閤實際場景，演示如何應用這些數據挖掘和分析的技術，解決實際問題。例如，對於我們這種需要進行用戶畫像、精準推薦的行業來說，書中能否提供一些具體的模型和實現思路？此外，我比較擔心的是，有些數據挖掘的書籍過於偏重理論，缺乏實踐指導，或者算法介紹過於晦澀，難以消化。我希望這本書能在理論深度和實踐可操作性之間找到一個很好的平衡點，既能讓我瞭解背後的原理，又能讓我真正學會如何去應用。 圖靈教育齣品，質量應該有保障，我很期待這本書能成為我工作中的得力助手。