店鋪： 灌南新華圖書專營店
齣版社： 人民郵電齣版社
ISBN：9787115441874
商品編碼：26947349067
包裝：平裝-膠訂
開本：16
齣版時間：2017-09-01
具體描述
內容介紹
內容介紹
在各行各業的工程實踐中，有大量的科學計算工作需要完成。傳統的計算方式一般需要較長的周期，相比之下開發效率J高的MATLAB是一個更好的選擇。在MATLAB中，編程細節被簡化，繁瑣的實現過程也被略去，用戶可以將更多精力集中於所需要處理的核心問題上。 MATLAB科學計算涉及數學、機械、電子、控製和金融等多個領域。本書以MATLAB科學工程計算為立足點，介紹MATLAB在科學計算領域中如何運用龐大的科學函數庫來解決一些實際問題。在函數的選擇上兼顧各函數的使用頻率和專業性，力求典型全麵。本書可作為MATLAB課程的教學用書或者綫性代數、概率統計等課程的教學輔助書。
關聯推薦
341個精心設計的MATLAB應用實戰案例。 103個精心編寫的MATLAB工具箱函數。 4個精心挑選的MATLAB工程性綜閤案例。 理論知識與應用案例的無縫連接，體現齣科學計算在工程實踐領域中的完 美應用。 理論翔實，拒絕知識斷層，同時又不偏執於理論本身，介紹理論知識以說明實際問題為目的，定量解釋與定性描述恰D融閤。 實際案例豐富，針對每一個案例不僅給齣詳盡的實現代碼，更揭示齣背後的設計思想，注重思維曆練，讓您知其然，更知其所以然。 內容具有一定深度，這決不是一本會在2個月後J會失去價值的應用程序參考，相反讓你每次欣賞時都能得到新的享受。
目錄
D 1章 MATLAB入門 1 1.1 MATLAB簡介 1 1.1.1 MATLAB的産生和發展 1 1.1.2 MATLAB的産品構成與 特點 2 1.1.3 MATLAB與科學計算 4 1.2 MATLAB的安裝開發環境、 D 1章 MATLAB入門 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
1.2 MATLAB的安裝開發環境、
窗口簡介 4
1.2.1 MATLAB的安裝 4
1.2.2 MATLAB的集成開發
環境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其幫助係統 13
1.3.1 搜索路徑 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 幫助係統 16
1.3.4 學習MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序設計 21
2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
2.3.4 並行計算 50
2.3.5 稀疏矩陣 51
2.4 綜閤實例 56
D3章 可視化編程 58
3.1 繪製二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜閤實例 81
D4章 MATLAB求微分與積分 89
4.1 J限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜閤實例 123
D5章 MATLAB插值計算 124
5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
5.3 綜閤實例 149
D6章 MATLAB函數逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多項式 162
6.2.3 切比雪夫多項式 163
6.2.4 勒讓德多項式 170
6.3 一緻逼近 175
6.4 綜閤實例—泰勒展開式
的降次 182
D7章 MATLAB麯綫與麯麵擬閤 185
7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
7.2.3 非綫性擬閤 198
7.3 MATLAB擬閤工具箱 203
7.4 綜閤實例—臨床藥物
注射問題 213
D8章 MATLAB求解綫性方程組 216
8.1 綫性方程組 216
8.2 符號解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超鬆弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 綜閤實例 238
D9章 MATLAB求解非綫性方程組 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
9.2.6 不動點迭代法 254
9.2.7 牛頓下山法 256
9.3 綜閤實例 257
D 10章 MATLAB概率統計 261
10.1 概率統計工具箱 261
10.2 隨機數生成 262
10.2.1 生成均勻分布隨機數 264
10.2.2 生成正態分布隨機數 266
10.3 隨機變量的統計值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求標準差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 幾何平均數 273
10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
10.6.2 非綫性迴歸 292
10.7 綜閤實例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程組 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
11.4 綜閤實例 315
D 12章 MATLAB優化計算 320
12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
D 13章 C/C 與MATLAB混閤編程 353
13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動態鏈接庫 376
13.4 綜閤實例 381
D 14章 MATLAB工程計算案例精粹 387
14.1 Delta並聯機器人建模 387
14.1.1 背景介紹 387
14.1.2 問題闡述 388
14.1.3 實驗例程 390
14.2 柴油機故障診斷 394
14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
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1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
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窗口簡介 4
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1.2.2 MATLAB的集成開發
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1.2.3 MATLAB的窗口 10
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1.3.3 幫助係統 16
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2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
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3.1 繪製二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
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4.1 J限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜閤實例 123
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5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
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6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
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6.2.2 正交多項式 162
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6.2.4 勒讓德多項式 170
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7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
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8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
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9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
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10.3.6 算術平均數 274
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10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
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11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
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12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
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13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動態鏈接庫 376
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14.1.3 實驗例程 390
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14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
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《數據科學導論：從基礎到實踐》 內容簡介： 在這個數據爆炸的時代，數據已成為驅動決策、揭示洞察、引領創新的核心力量。本書《數據科學導論：從基礎到實踐》旨在為廣大讀者，尤其是對數據科學領域充滿熱情卻又不知從何入門的初學者，提供一套全麵、係統且極具實踐性的學習路徑。我們不局限於任何特定的工具或編程語言，而是從數據科學最本質的理念、核心方法論和通用技術流程齣發，構建紮實的基礎知識體係，並輔以豐富的案例研究，幫助讀者掌握從數據獲取、清洗、探索、建模到結果解釋與可視化等全過程的關鍵技能。 本書將帶領您循序漸進地深入數據科學的世界： 第一部分：數據科學的基石——理解數據與問題 數據科學的哲學與發展： 我們將首先探討數據科學的定義、曆史演進及其在現代社會中的重要地位。您將理解為何數據科學如此關鍵，它如何改變著各行各業，以及數據科學傢扮演的角色和必備素質。我們將深入分析數據科學與其他相關領域的交叉與區彆，例如數據分析、機器學習、人工智能等，讓您對整個學科有一個宏觀而清晰的認知。 數據的本質與類型： 數據是數據科學的原材料，理解數據的不同形態至關重要。本部分將詳細介紹結構化數據、半結構化數據和非結構化數據的特點、優缺點及其常見的存儲方式（如數據庫、文件等）。您將學習如何識彆和區分不同類型的數據，例如數值型（連續、離散）、類彆型（名義、有序）、文本數據、圖像數據、時間序列數據等，並理解它們在分析和建模過程中所帶來的不同挑戰。 商業問題的定義與數據化： 任何數據科學項目都始於一個明確的業務問題。我們將教授如何將模糊的商業需求轉化為清晰、可量化的數據科學問題。這包括理解問題的背景、目標、約束條件，以及如何與業務方進行有效溝通，確保最終的數據分析結果能夠真正解決實際問題，帶來商業價值。我們將強調“問題定義”是數據科學成功的首要關鍵，任何後續的分析和建模都應圍繞此展開。 數據倫理與隱私保護： 在數據驅動的時代，數據倫理和隱私保護的重要性日益凸顯。本書將嚴肅探討數據收集、存儲、使用和共享過程中的道德考量，以及相關的法律法規（如GDPR等）。您將學習如何識彆潛在的數據偏見，如何采取措施保護用戶隱私，以及在進行數據分析時應遵循的道德準則，確保您的工作既有效又負責任。 第二部分：數據的準備與清洗——為分析奠定基礎 數據獲取的策略與方法： 數據來源多種多樣，本部分將介紹各種常見的數據獲取渠道和技術，包括從數據庫中提取數據、讀取各種文件格式（CSV, JSON, XML, Excel等）、網頁爬取、API接口調用，以及與第三方數據提供商閤作等。我們將討論不同數據獲取方式的優劣勢，以及在實際操作中需要注意的事項。 數據預處理的核心技術： 原始數據往往是“髒”的，包含噪聲、缺失值、異常值和不一緻的格式。本部分將詳細講解數據預處理的核心技術，這是確保數據分析質量的關鍵步驟。您將學習如何識彆和處理缺失值（刪除、插補策略），如何檢測和處理異常值（可視化、統計方法、模型方法），如何進行數據格式轉換和標準化（數值縮放、編碼分類變量），以及如何處理重復數據。 特徵工程的藝術與科學： 特徵是模型學習的基礎，良好的特徵工程能夠顯著提升模型的性能。我們將深入探討特徵工程的原理和常用技巧，包括特徵選擇（過濾法、包裹法、嵌入法）、特徵提取（主成分分析PCA、綫性判彆分析LDA）、特徵創建（多項式特徵、交互特徵、領域知識驅動的特徵構建）以及文本特徵的處理（詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入）。您將理解如何根據問題和數據特性，創造齣更有信息量的特徵。 數據質量評估與驗證： 在進行數據清洗和預處理後，評估數據質量至關重要。本部分將介紹數據質量評估的常用指標和方法，以及如何建立數據驗證流程，確保數據的準確性、完整性、一緻性和及時性。您將學習如何通過數據剖析（data profiling）來理解數據的分布和特性，並為後續分析提供可靠的數據支撐。 第三部分：數據的探索性分析（EDA）——發掘數據中的模式 描述性統計學的應用： 描述性統計是理解數據基本特徵的起點。我們將詳細介紹各種描述性統計量，如均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等，並解釋它們在數據分析中的意義。您將學習如何計算和解釋這些統計量，從而快速掌握數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。 數據可視化技術： “一圖勝韆言”。數據可視化是將復雜數據轉化為直觀圖形的關鍵。本書將涵蓋各種有效的數據可視化技術，包括但不限於： 單變量可視化： 直方圖、箱綫圖、密度圖，用於展示單個變量的分布。 雙變量可視化： 散點圖、摺綫圖、條形圖，用於展示兩個變量之間的關係。 多變量可視化： 熱力圖、平行坐標圖、網絡圖，用於探索高維數據中的關聯。 地理空間可視化： 地圖、熱力圖，用於展示與地理位置相關的數據。 我們將強調如何選擇最適閤特定分析目標的可視化圖錶，以及如何通過清晰、簡潔的圖錶有效地傳達信息。 模式識彆與關係挖掘： 探索性數據分析（EDA）的核心在於發掘數據中的隱藏模式、趨勢和異常。本部分將教授如何利用統計方法和可視化工具，識彆變量之間的相關性、聚類、趨勢、周期性等。您將學習如何運用假設檢驗的基本原理來驗證初步觀察到的模式，以及如何運用相關係數、協方差等指標來量化變量間的關係。 時間序列數據的探索： 對於包含時間維度的數據，時間序列分析尤為重要。我們將介紹時間序列數據的特點，以及如何進行趨勢分析、季節性分析、周期性分析，並識彆異常的波動。您將學習如何繪製時間序列圖，並運用簡單的平滑方法來揭示數據中的潛在模式。 第四部分：數據建模與機器學習入門——構建預測與分類係統 監督學習的基本概念： 監督學習是機器學習中最常見的範式，其目標是根據帶有標簽的訓練數據來學習一個映射函數，從而對新的未知數據進行預測或分類。本部分將介紹迴歸問題（預測連續值）和分類問題（預測離散類彆）的基本概念。 綫性迴歸與邏輯迴歸： 我們將從最基礎的模型開始，深入講解綫性迴歸的原理、假設、模型評估指標（如R²、MSE）以及參數估計方法。隨後，我們將介紹邏輯迴歸，它廣泛應用於二分類問題，講解其損失函數、激活函數以及如何進行模型訓練。 決策樹與集成學習概念： 決策樹是一種直觀且易於理解的模型，我們將講解其構建過程（如ID3、C4.5算法）、剪枝技術以及如何解釋模型。在此基礎上，我們將引齣集成學習的概念，包括隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）等強大的模型，它們通過組閤多個弱學習器來提升預測性能。 聚類分析（無監督學習）： 無監督學習旨在從無標簽的數據中發現隱藏的結構和模式。我們將詳細介紹聚類分析，包括K-Means算法的原理、步驟、優缺點以及如何選擇閤適的簇數量。此外，還將介紹層次聚類等其他聚類方法。 模型評估與選擇： 構建模型僅僅是第一步，如何客觀地評估模型的性能並選擇最優模型至關重要。本部分將詳細講解各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值（用於分類模型），以及均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等（用於迴歸模型）。您將學習如何避免過擬閤和欠擬閤，並掌握交叉驗證等技術來獲得更魯棒的模型評估結果。 第五部分：數據分析的實踐——案例研究與項目流程 典型數據科學項目流程： 我們將通過一個完整的項目生命周期來整閤前麵所學的知識。這包括：明確業務問題 -> 數據收集 -> 數據清洗與預處理 -> 特徵工程 -> 數據探索性分析 -> 模型選擇與訓練 -> 模型評估與優化 -> 結果解釋與可視化 -> 部署與監控。我們將強調項目過程中的迭代性和反饋的重要性。 不同領域的應用案例： 本書將通過精心設計的案例研究，展示數據科學在不同領域的實際應用。例如： 市場營銷： 客戶細分、推薦係統、營銷活動效果預測。 金融領域： 欺詐檢測、信用評分、風險評估。 醫療健康： 疾病預測、診斷輔助、藥物研發。 電商領域： 用戶行為分析、銷量預測、庫存管理。 社交媒體分析： 情感分析、用戶畫像、趨勢預測。 這些案例將幫助您理解如何將數據科學方法論應用於具體場景，解決實際問題。 溝通與報告： 數據科學的價值最終體現在清晰的溝通和有效的報告中。我們將指導您如何將復雜的分析結果轉化為易於理解的語言，如何利用可視化工具製作有說服力的報告，以及如何與非技術背景的利益相關者進行有效溝通，推動數據驅動的決策。 本書特色： 通用性強： 本書不依賴於任何特定的編程語言或軟件庫，側重於數據科學的核心概念、算法和方法論，讀者可以將其應用於任何熟悉的工具環境。 循序漸進： 從最基礎的概念講起，逐步深入，理論與實踐相結閤，適閤不同背景的讀者。 強調實踐： 豐富的案例研究貫穿全書，讓讀者在解決實際問題的過程中鞏固所學知識。 視野開闊： 涵蓋瞭數據科學的完整流程，從問題定義到結果溝通，幫助讀者建立全麵的認知。 注重倫理： 強調數據科學從業者應具備的職業道德和責任感。 通過閱讀《數據科學導論：從基礎到實踐》，您將不僅掌握一套解決數據問題的通用框架，更能培養齣獨立思考、分析和解決復雜問題的能力，為您的數據科學之旅打下堅實的基礎。無論您是學生、研究人員，還是希望轉型進入數據科學領域的職場人士，本書都將是您不可或缺的良師益友。
用戶評價
評分
這本書，我本來是滿懷期待的，希望能在這個領域找到一些新的突破和更深入的見解。拿到手後，立刻就被它厚重的分量和嚴謹的排版吸引住瞭，感覺是一本能夠沉下心來啃的硬核讀物。我尤其關注書中關於數據可視化部分，因為在我的實際工作中，如何清晰、有效地展示復雜數據關係是至關重要的。我希望作者能在這一點上給齣一些彆齣心裁的解決方案，比如如何利用MATLAB繪製交互式圖錶，或者如何根據不同的數據類型選擇最閤適的可視化策略。我還對書中關於數據預處理和清洗的章節抱有很大的期望，畢竟“Garbage in, garbage out”這句話在數據科學領域可是金科玉律。我希望作者能夠深入講解一些高級的去噪、插值、異常值檢測等方法，並且提供實用的MATLAB代碼示例，讓我能夠直接套用到我的項目中。此外，本書的理論基礎部分也是我關注的重點。我希望作者能夠清晰地闡述一些核心的統計學概念，並將它們與MATLAB的實現緊密結閤起來，而不是泛泛而談。例如，在講解迴歸分析時，我希望能看到詳細的數學推導，以及如何利用MATLAB來執行各種迴歸模型，並對結果進行評估。
評分說實話，這本書的內容確實非常豐富，幾乎涵蓋瞭我想瞭解的大部分內容。我特彆喜歡它在介紹一些高級算法時，能夠給齣詳細的數學原理和背後的邏輯，這對於我這種喜歡刨根問底的人來說，簡直是福音。例如，書中在講解粒子濾波時，我一開始以為會直接給齣MATLAB的實現代碼，但沒想到作者竟然從貝葉斯理論講起，一步一步推導齣粒子濾波的更新過程，然後纔給齣代碼。這種循序漸進的方式讓我覺得非常受用，也更能理解代碼的精髓所在。另外，書中在處理時間序列數據方麵的內容也相當有深度。我一直覺得時間序列分析是一個很棘手的領域，因為它涉及到很多特殊的模型和處理技巧。這本書在這方麵給齣瞭很多實用的指導，包括如何進行時間序列的平穩性檢驗、如何選擇閤適的ARIMA模型，以及如何利用MATLAB進行預測。我嘗試著按照書中的方法對我的實際數據進行分析，效果齣乎意料的好，比我之前自己摸索的方式效率高瞭很多。而且，書中的代碼示例都非常完整，可以直接復製粘貼運行，並且都有詳細的注釋，這極大地節省瞭我調試代碼的時間。
評分拿到這本書後，我迫不及待地翻到瞭關於數值優化算法的部分。我一直覺得，在科學計算領域，高效的數值優化算法是解決許多復雜問題的基石。我希望這本書能夠詳細講解一些常用的優化方法，比如梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等，並提供MATLAB的實現代碼。更重要的是，我希望作者能深入探討這些算法的收斂性、穩定性和計算復雜度，並給齣一些選擇閤適優化算法的指導原則。此外，書中關於矩陣運算和綫性代數在科學計算中的應用也引起瞭我的興趣。我希望作者能夠詳細介紹MATLAB在處理大型矩陣、求解綫性方程組、進行特徵值分解等方麵的技巧和最佳實踐。這對於進行大規模數據分析和科學模擬至關重要。我對書中關於數值積分和微分方程求解的部分也充滿瞭期待。我希望作者能夠介紹一些常用的數值積分和微分方程求解方法，比如龍格-庫塔法，並演示如何在MATLAB中實現它們。
評分這本書的整體結構安排得非常閤理，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓讀者很容易跟上作者的思路。我個人非常看重書中關於機器學習部分的應用。我希望作者能夠詳細介紹一些經典的機器學習算法，比如支持嚮量機、決策樹、隨機森林等等，並且深入講解它們在MATLAB中的實現和參數調優方法。尤其讓我感興趣的是，書中是否會涉及深度學習框架在MATLAB中的應用，比如利用MATLAB的深度學習工具箱來構建和訓練神經網絡。這對我當前的研究方嚮來說非常關鍵。此外，本書在數據降維和特徵提取方麵的內容也讓我非常期待。我希望作者能夠介紹PCA、tLDA等常用的降維技術，並演示如何在MATLAB中實現它們，以及如何評估降維效果。在實際數據分析中，如何有效地提取數據中的關鍵特徵，對於後續的模型構建和性能提升至關重要。這本書似乎在這方麵給瞭我不少啓發，讓我看到瞭解決一些難題的可能性。
評分這本書的內容確實非常紮實，理論和實踐相結閤，給我留下瞭深刻的印象。我最關注的是書中關於信號處理和圖像分析的應用部分。我希望作者能夠詳細介紹MATLAB在進行傅裏葉變換、小波變換、濾波、特徵提取等信號處理操作中的技巧和應用。這對於我理解和分析各種傳感器數據至關重要。同時，我希望書中能夠涵蓋一些基本的圖像處理技術，例如圖像濾波、邊緣檢測、形態學操作等，並演示如何在MATLAB中實現它們。此外，我對於書中關於並行計算和GPU加速在MATLAB中的應用也抱有極大的興趣。隨著數據量的不斷增大，如何利用多核CPU和GPU來加速計算，提高處理效率，已經成為一個迫切的需求。我希望作者能夠在這方麵給齣一些實用的建議和代碼示例。這本書似乎在這方麵為我打開瞭新的思路，讓我看到瞭解決現有技術瓶頸的希望。
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