【正版】精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據科學
• 機器學習
• 深度學習
• 綫性迴歸
• Python
• 統計學習
• 數據分析
• 算法
• 人工智能
• 實戰

店鋪： 書海尋夢圖書專營店

齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115479105

商品編碼：28281827895

基本信息

書　　名　　精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習

ISBN        9787115479105

作　　者　　唐亙

開　　本　　16 開

印　　張　　27

字　　數　　549 韆字

頁　　數　　432 頁

裝　　幀　　平裝

版　　次　　1版1次

初版時間　　2018年6月

本 印 次　　2018年6月

定　　價　　99.00 元

內容簡介

本書全麵講解瞭數據科學的相關知識，從統計分析學到機器學習、深度學習中用到的算法及模型，藉鑒經濟學視角給齣模型的相關解釋，深入探討模型的可用性，並結閤大量的實際案例和代碼幫助讀者學以緻用，將具體的應用場景和現有的模型相結閤，從而*好地發現模型的潛在應用場景。

本書可作為數據科學傢和數據工程師的學習用書，也適閤對數據科學有強烈興趣的初學者使用，同時也可作為高等院校計算機、數學及相關的師生用書和培訓學校的教材。

目錄

 1章  數據科學概述 1

1.1　挑戰　2

1.1.1　工程實現的挑戰　2

1.1.2　模型搭建的挑戰　3

1.2　機器學習　5

1.2.1　機器學習與傳統編程　5

1.2.2　監督式學習和非監督式學習　8

1.3　統計模型　8

1.4　關於本書　10

　2章 Python安裝指南與簡介：告彆空談　12

2.1　Python簡介　13

2.1.1　什麼是Python　15

2.1.2　Python在數據科學中的地位　16

2.1.3　不可能繞過的三方庫　17

2.2　Python安裝　17

2.2.1　Windows下的安裝　18

2.2.2　Mac下的安裝　21

2.2.3　Linux下的安裝　24

2.3　Python上手實踐　26

2.3.1　Python shell　26

2.3.2　 一個Python程序：Word Count　28

2.3.3　Python編程基礎　30

2.3.4　Python的工程結構　34

2.4　本章小結　35

3章　數學基礎：惱人但又不可或缺的知識　36

3.1　矩陣和嚮量空間　37

3.1.1　標量、嚮量與矩陣　37

3.1.2　特殊矩陣　39

3.1.3　矩陣運算　39

3.1.4　代碼實現　42

3.1.5　嚮量空間　44

3.2　概率：量化隨機　46

3.2.1　定義概率：事件和概率空間　47

3.2.2　條件概率：信息的價值　48

3.2.3　隨機變量：兩種不同的隨機　50

3.2.4　正態分布：殊途同歸　52

3.2.5　P-value：自信的猜測　53

3.3　微積分　55

3.3.1　導數和積分：位置、速度　55

3.3.2　極限：變化的終點　57

3.3.3　復閤函數：鏈式法則　58

3.3.4　多元函數：偏導數　59

3.3.5　極值與值：優選擇　59

3.4　本章小結　61

4章　綫性迴歸：模型之母　62

4.1　一個簡單的例子　64

4.1.1　從機器學習的角度看這個問題　66

4.1.2　從統計學的角度看這個問題　69

4.2　上手實踐：模型實現　73

4.2.1　機器學習代碼實現　74

4.2.2　統計方法代碼實現　77

4.3　模型陷阱　82

4.3.1　過度擬閤：模型越復雜越好嗎　84

4.3.2　模型幻覺之統計學方案：假設檢驗　87

4.3.3　模型幻覺之機器學習方案：懲罰項　89

4.3.4　比較兩種方案　92

4.4　模型持久化　92

4.4.1　模型的生命周期　93

4.4.2　保存模型　93

4.5　本章小結　96

5章　邏輯迴歸：隱藏因子　97

5.1　二元分類問題：是與否　98

5.1.1　綫性迴歸：為何失效　98

5.1.2　窗口效應：看不見的纔是關鍵　100

5.1.3　邏輯分布：勝者生存　102

5.1.4　參數估計之似然函數：統計學角度　104

5.1.5　參數估計之損失函數：機器學習角度　104

5.1.6　參數估計之終預測：從概率到選擇　106

5.1.7　空間變換：非綫性到綫性　106

5.2　上手實踐：模型實現　108

5.2.1　初步分析數據：直觀印象　108

5.2.2　搭建模型　113

5.2.3　理解模型結果　116

5.3　評估模型效果：孰優孰劣　118

5.3.1　查準率與查全率　119

5.3.2　ROC麯綫與AUC　123

5.4　多元分類問題：越是與否　127

5.4.1　多元邏輯迴歸：邏輯分布的威力　128

5.4.2　One-vs.-all：從二元到多元　129

5.4.3　模型實現　130

5.5　非均衡數據集　132

5.5.1　準確度悖論　132

5.5.2　一個例子　133

5.5.3　解決方法　135

5.6　本章小結　136

6章　工程實現：計算機是怎麼算的　138

6.1　算法思路：模擬滾動　139

6.2　數值求解：梯度下降法　141

6.3　上手實踐：代碼實現　142

6.3.1　TensorFlow基礎　143

6.3.2　定義模型　148

6.3.3　梯度下降　149

6.3.4　分析運行細節　150

6.4　更優化的算法：隨機梯度下降法　153

6.4.1　算法細節　153

6.4.2　代碼實現　154

6.4.3　兩種算法比較　156

6.5　本章小結　158

7章　計量經濟學的啓示：他山之石　159

7.1　定量與定性：變量的數學運算閤理嗎　161

7.2　定性變量的處理　162

7.2.1　虛擬變量　162

7.2.2　上手實踐：代碼實現　164

7.2.3　從定性變量到定量變量　168

7.3　定量變量的處理　170

7.3.1　定量變量轉換為定性變量　171

7.3.2　上手實踐：代碼實現　171

7.3.3　基於卡方檢驗的方法　173

7.4　顯著性　175

7.5　多重共綫性：多變量的煩惱　176

7.5.1　多重共綫性效應　176

7.5.2　檢測多重共綫性　180

7.5.3　解決方法　185

7.5.4　虛擬變量陷阱　188

7.6　內生性：變化來自何處　191

7.6.1　來源　192

7.6.2　內生性效應　193

7.6.3　工具變量　195

7.6.4　邏輯迴歸的內生性　198

7.6.5　模型的聯結　200

7.7　本章小結　201

8章　監督式學習： 目標明確　202

8.1　支持嚮量學習機　203

8.1.1　直觀例子　204

8.1.2　用數學理解直觀　205

8.1.3　從幾何直觀到優化問題　207

8.1.4　損失項　209

8.1.5　損失函數與懲罰項　210

8.1.6　Hard margin 與soft margin比較　211

8.1.7　支持嚮量學習機與邏輯迴歸：隱藏的假設　213

8.2　核函數　216

8.2.1　空間變換：從非綫性到綫性　216

8.2.2　拉格朗日對偶　218

8.2.3　支持嚮量　220

8.2.4　核函數的定義：優化運算　221

8.2.5　常用的核函數　222

8.2.6　Scale variant　225

8.3　決策樹　227

8.3.1　決策規則　227

8.3.2　評判標準　229

8.3.3　代碼實現　231

8.3.4　決策樹預測算法以及模型的聯結　231

8.3.5　剪枝　235

8.4　樹的集成　238

8.4.1　隨機森林　238

8.4.2　Random forest embedding　239

8.4.3　GBTs之梯度提升　241

8.4.4　GBTs之算法細節　242

8.5　本章小結　244

9章　生成式模型：量化信息的價值　246

9.1　貝葉斯框架　248

9.1.1　濛提霍爾問題　248

9.1.2　條件概率　249

9.1.3　先驗概率與後驗概率　251

9.1.4　參數估計與預測公式　251

9.1.5　貝葉斯學派與頻率學派　252

9.2　樸素貝葉斯　254

9.2.1　特徵提取：文字到數字　254

9.2.2　伯努利模型　256

9.2.3　多項式模型　258

9.2.4　TF-IDF　259

9.2.5　文本分類的代碼實現　260

9.2.6　模型的聯結　265

9.3　判彆分析　266

9.3.1　綫性判彆分析　267

9.3.2　綫性判彆分析與邏輯迴歸比較　269

9.3.3　數據降維　270

9.3.4　代碼實現　273

9.3.5　二次判彆分析　275

9.4　隱馬爾可夫模型　276

9.4.1　一個簡單的例子　276

9.4.2　馬爾可夫鏈　278

9.4.3　模型架構　279

9.4.4　中文分詞：監督式學習　280

9.4.5　中文分詞之代碼實現　282

9.4.6　股票市場：非監督式學習　284

9.4.7　股票市場之代碼實現　286

9.5　本章小結　289

　10章 非監督式學習：聚類與降維　290

10.1　K-means　292

10.1.1　模型原理　292

10.1.2　收斂過程　293

10.1.3　如何選擇聚類個數　295

10.1.4　應用示例　297

10.2　其他聚類模型　298

10.2.1　混閤高斯之模型原理　299

10.2.2　混閤高斯之模型實現　300

10.2.3　譜聚類之聚類結果　303

10.2.4　譜聚類之模型原理　304

10.2.5　譜聚類之圖片分割　307

10.3　Pipeline　308

10.4　主成分分析　309

10.4.1　模型原理　310

10.4.2　模型實現　312

10.4.3　核函數　313

10.4.4　Kernel PCA的數學原理　315

10.4.5　應用示例　316

10.5　奇異值分解　317

10.5.1　定義　317

10.5.2　截斷奇異值分解　317

10.5.3　潛在語義分析　318

10.5.4　大型　320

10.6　本章小結　323

　11章 分布式機器學習：集體力量　325

11.1　Spark簡介　327

11.1.1　Spark安裝　328

11.1.2　從MapReduce到Spark　333

11.1.3　運行Spark　335

11.1.4　Spark DataFrame　336

11.1.5　Spark的運行架構　339

11.2　優化問題的分布式解法　341

11.2.1　分布式機器學習的原理　341

11.2.2　一個簡單的例子　342

11.3　大數據模型的兩個維度　344

11.3.1　數據量維度　344

11.3.2　模型數量維度　346

11.4　開源工具的另一麵　348

11.4.1　一個簡單的例子　349

11.4.2　開源工具的阿喀琉斯之踵　351

11.5　本章小結　351

　12章 神經網絡：模擬人的大腦　353

12.1　神經元　355

12.1.1　神經元模型　355

12.1.2　Sigmoid神經元與二元邏輯迴歸　356

12.1.3　Softmax函數與多元邏輯迴歸　358

12.2　神經網絡　360

12.2.1　圖形錶示　360

12.2.2　數學基礎　361

12.2.3　分類例子　363

12.2.4　代碼實現　365

12.2.5　模型的聯結　369

12.3　反嚮傳播算法　370

12.3.1　隨機梯度下降法迴顧　370

12.3.2　數學推導　371

12.3.3　算法步驟　373

12.4　提高神經網絡的學習效率　373

12.4.1　學習的原理　373

12.4.2　激活函數的改進　375

12.4.3　參數初始化　378

12.4.4　不穩定的梯度　380

12.5　本章小結　381

　13章 深度學習：繼續探索　383

13.1　利用神經網絡識彆數字　384

13.1.1　搭建模型　384

13.1.2　防止過擬閤之懲罰項　386

13.1.3　防止過擬閤之dropout　387

13.1.4　代碼實現　389

13.2　捲積神經網絡　394

13.2.1　模型結構之捲積層　395

13.2.2　模型結構之池化層　397

13.2.3　模型結構之完整結構　399

13.2.4　代碼實現　400

13.2.5　結構真的那麼重要嗎　405

13.3　其他深度學習模型　406

13.3.1　遞歸神經網絡　406

13.3.2　長短期記憶　407

13.3.3　非監督式學習　409

13.4　本章小結　411

機器學習入門與實踐：構建智能係統的基石 這本書將帶領你踏入機器學習的奇妙世界，為你揭示如何通過數據驅動的方法，讓計算機擁有學習和決策的能力。從最基礎的概念齣發，循序漸進地講解各種核心算法，並結閤豐富的實踐案例，幫助你構建起堅實的理論基礎和寶貴的實戰經驗。無論你是渴望轉行人工智能領域的初學者，還是希望提升自身技能的在職工程師，這本書都將是你的得力助手，助你輕鬆駕馭機器學習，開啓智能時代的大門。 第一章：智能之源——機器學習概覽 本章將為你構建對機器學習的宏觀認知。我們將首先探討什麼是機器學習，以及它在當今科技浪潮中的重要性。你將瞭解到機器學習與傳統程序設計的根本區彆，以及它如何通過從數據中學習來完成任務。我們將深入剖析機器學習的常見應用領域，例如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統、自動駕駛等等，讓你切身感受到機器學習的強大力量及其對我們生活産生的深遠影響。 接著，我們將對機器學習的整體流程進行梳理，包括數據采集、數據預處理、模型選擇、模型訓練、模型評估和模型部署等關鍵環節。通過對這一流程的理解，你將對機器學習項目的生命周期有一個清晰的認識。 最後，本章將簡要介紹機器學習的幾個主要分支：監督學習、無監督學習和強化學習。我們將對它們各自的特點、適用場景以及代錶性算法進行初步的介紹，為你後續的學習打下鋪墊。 第二章：數據為骨——數據預處理與特徵工程 高質量的數據是構建強大機器學習模型的基石。本章將聚焦於數據預處理和特徵工程這兩個至關重要的環節。 我們將從數據清洗開始，探討如何識彆和處理缺失值、異常值以及重復值，確保數據的準確性和一緻性。你將學習到常用的數據填充方法，如均值填充、中位數填充、眾數填充，以及更高級的插值方法。對於異常值的檢測，我們將介紹統計學方法（如Z-score）和可視化方法（如箱綫圖）。 接著，我們將深入講解特徵工程的藝術。這包括特徵選擇（識彆並保留與目標變量最相關的特徵）和特徵提取（從原始數據中創建新的、更有意義的特徵）。你將學習到過濾法、包裝法和嵌入法等多種特徵選擇技術。對於特徵提取，我們將探索主成分分析（PCA）等降維技術，以及如何通過組閤、變換等方式構建新的特徵，以提升模型的性能。 此外，本章還將涉及數據標準化和歸一化，這對於許多算法（如支持嚮量機、神經網絡）的有效運行至關重要。你將瞭解最小-最大標準化、Z-score標準化等常用方法的原理和適用場景。 第三章：感知世界——監督學習入門 監督學習是機器學習中最廣泛使用的一類方法，它的核心思想是利用帶有標簽的數據來訓練模型，使其能夠對未知數據進行預測。本章將詳細介紹監督學習的基本原理和幾種核心算法。 我們將從迴歸問題入手，探討如何預測連續數值。你將深入理解綫性迴歸的原理，包括最小二乘法求解、模型假設、殘差分析以及評估指標（如R²、MSE、RMSE）。我們還將介紹多項式迴歸，以及如何處理非綫性關係。 隨後，我們將轉嚮分類問題，學習如何預測離散的類彆標簽。你將掌握邏輯迴歸的原理，包括Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）以及如何將其應用於二分類和多分類問題。我們還將介紹K近鄰（K-NN）算法，理解基於距離的分類思想，並討論如何選擇閤適的K值以及距離度量。 本章還將初步介紹決策樹算法，包括其構建原理、信息增益/基尼係數作為分裂標準，以及如何防止過擬閤（剪枝）。你將瞭解到決策樹的直觀性和可解釋性。 第四章：探索規律——無監督學習的奧秘 與監督學習不同，無監督學習處理的是沒有標簽的數據，其目標是從數據中發現隱藏的結構、模式或關係。本章將帶你探索無監督學習的魅力。 我們將首先聚焦於聚類算法，學習如何將相似的數據點分組。你將深入理解K-Means算法的原理、迭代過程以及如何選擇閤適的K值。我們還將介紹層次聚類，包括凝聚型和分裂型兩種策略，以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類結果。 接著，我們將探討降維技術，旨在減少數據的維度同時保留盡可能多的信息。你將再次深入瞭解主成分分析（PCA）的數學原理，理解協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量的作用。此外，我們還將介紹獨立成分分析（ICA），用於從混閤信號中分離齣獨立的源信號。 本章還將涉及關聯規則挖掘，學習如何發現數據集中項之間的有趣關聯，例如著名的“啤酒與尿布”案例。你將瞭解支持度、置信度和提升度等概念，並掌握Apriori算法的基本思想。 第五章：優化世界——模型評估與選擇 選擇一個閤適的模型並準確評估其性能，是機器學習項目成功的關鍵。本章將為你提供一套係統性的模型評估和選擇方法。 對於監督學習，我們將詳細介紹分類模型的評估指標，包括準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫和AUC值。你將理解這些指標的含義以及它們在不同場景下的適用性。 對於迴歸模型，我們將迴顧並深化對MSE、RMSE、MAE、R²等指標的理解。 本章還將重點介紹交叉驗證（Cross-validation）技術，包括K摺交叉驗證，用以更可靠地評估模型的泛化能力，防止過擬閤。你將學習如何通過交叉驗證來選擇最佳的模型參數。 此外，我們還將探討偏差（Bias）與方差（Variance）的權衡（Bias-Variance Tradeoff），以及如何通過正則化（L1、L2）來控製模型的復雜度，提高模型的泛化能力。 第六章：提升效能——集成學習與模型調優 集成學習通過結閤多個模型的預測來獲得比單一模型更優越的性能。本章將介紹幾種強大的集成學習方法，並指導你如何對模型進行精細調優。 我們將首先介紹Bagging（裝袋法），以隨機森林（Random Forest）為例，深入講解其構建原理、如何通過bootstrap抽樣和特徵隨機選擇來降低方差，以及其在分類和迴歸任務中的應用。 接著，我們將介紹Boosting（提升法），重點講解AdaBoost和Gradient Boosting（如XGBoost、LightGBM）。你將理解Boosting如何通過迭代地關注錯誤分類的樣本來逐步提升模型性能。 本章還將介紹Stacking（堆疊法），學習如何將多個基模型的預測結果作為輸入，訓練一個元模型來做齣最終預測。 在模型調優方麵，我們將詳細介紹網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數優化的技術。你將學習如何係統地搜索最佳的超參數組閤，以最大化模型的性能。 第七章：智能交互——自然語言處理基礎 自然語言處理（NLP）是讓計算機理解和生成人類語言的領域。本章將為你介紹NLP的基本概念和常用技術。 我們將從文本的錶示開始，介紹詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等傳統特徵錶示方法。你將理解如何將文本轉化為機器學習模型可處理的數值嚮量。 接著，我們將介紹詞嵌入（Word Embeddings）的概念，並重點講解Word2Vec和GloVe等流行的詞嚮量模型，理解它們如何捕捉詞語之間的語義關係。 本章還將涉及文本分類（如情感分析、垃圾郵件檢測）、文本生成、機器翻譯等NLP任務，並介紹相關的模型和方法。你將對NLP的實際應用有一個初步的認識。 第八章：洞察視覺——圖像處理與計算機視覺入門 計算機視覺賦予瞭計算機“看”世界的能力。本章將帶你進入圖像處理和計算機視覺的領域。 我們將首先介紹圖像的基本概念，如像素、顔色空間等。你將學習到圖像的預處理技術，包括灰度化、二值化、濾波（如高斯濾波、中值濾波）以及圖像增強等。 接著，我們將介紹圖像特徵的提取，包括邊緣檢測（如Sobel、Canny算子）、角點檢測（如Harris角點）等。 本章還將初步介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆中的應用，為你後續深入學習深度學習打下基礎。你將瞭解捲積層、池化層、激活函數以及全連接層等CNN的基本組成部分。 第九章：構建智能應用——實踐案例與部署 理論知識的掌握最終需要通過實踐來檢驗。本章將通過一係列精心設計的實踐案例，幫助你將所學知識融會貫通，並引導你瞭解如何將機器學習模型部署到實際應用中。 我們將選取幾個典型的場景，例如： 電商推薦係統： 如何利用用戶行為數據構建個性化商品推薦模型。 客戶流失預測： 如何識彆可能流失的客戶，並采取相應的挽留措施。 文本情感分析： 如何分析用戶評論，瞭解産品或服務的公眾反饋。 圖像分類器： 如何構建一個能夠識彆不同物體的圖像分類模型。 在每個案例中，你將親自動手完成數據收集、預處理、模型選擇、訓練、評估和調優的全過程。 最後，本章還將簡要介紹機器學習模型的部署流程，包括模型保存、API接口開發、容器化部署（如Docker）以及雲平颱上的部署選項，讓你瞭解如何將訓練好的模型投入實際生産環境。 第十章：展望未來——機器學習的進階之路 本章將為你描繪機器學習更加廣闊的未來圖景，並為你指明進一步學習的方嚮。 我們將簡要介紹一些更高級的主題，例如： 深度學習的進階： 循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、Transformer等模型在序列數據處理中的應用。 強化學習的深入： Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等算法在決策製定中的應用。 遷移學習與小樣本學習： 如何利用已有的模型和數據來加速新任務的學習。 模型可解釋性： 理解模型決策過程的重要性及其方法。 機器學習倫理與公平性： 探討在AI發展中需要關注的倫理問題。 通過本章，你將瞭解到機器學習領域日新月異的發展趨勢，並能夠根據自己的興趣和職業規劃，選擇適閤自己的進階學習路徑。 這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一次探索智能世界的旅程。希望它能激發你對機器學習的無限熱情，助你在構建智能未來的道路上，行穩緻遠。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《正版》精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習 ，還沒來得及深入研讀，但光是翻看目錄和前幾章，就足以讓我對它充滿期待。我是一名在互聯網公司工作的初級數據分析師，日常工作中主要接觸一些基礎的統計分析和報錶製作，但總感覺自己的技術棧不夠紮實，在麵對更復雜的業務問題時顯得捉襟見肘。平時也陸陸續續看過一些零散的數據科學相關的文章和教程，但總覺得不成體係，知識點之間銜接不順暢，看完後容易遺忘。這次看到這本書的介紹，特彆是提到瞭“從綫性迴歸到深度學習”這樣一個完整的知識脈絡，這正是我目前最迫切需要的。我希望這本書能幫助我係統地梳理數據科學的核心概念，建立起一套完整的知識體係。特彆是關於綫性迴歸的部分，我一直覺得它是數據科學的基石，但實際應用中遇到的各種問題，比如多重共綫性、模型診斷等，我希望書中能有詳細的講解和實操指導，讓我真正做到“精通”。同時，我對深度學習也充滿瞭好奇，雖然目前我的工作還接觸不到，但它無疑是未來的趨勢，我希望通過這本書，能對深度學習有一個初步但清晰的認識，為未來的學習打下基礎。這本書的裝幀和印刷質量也相當不錯，紙張手感很好，排版清晰，閱讀體驗感不錯。我期待著接下來的閱讀能夠帶給我質的提升。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域充滿熱情，但技術背景相對薄弱的愛好者。我平時喜歡閱讀一些關於科技發展的文章，對數據科學和機器學習的快速發展感到興奮，但總是覺得自己在理解上存在障礙，很多概念聽起來很高深，難以入門。我希望能夠找到一本既有深度又不失易讀性的書籍，來係統地學習數據科學的知識。當我看到《正版》精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習 這本書時，我立刻被它的內容覆蓋範圍所吸引。“從綫性迴歸到深度學習”這條綫索，對我來說非常清晰明瞭，它似乎勾勒齣瞭一個完整的學習路徑，能夠讓我從最基礎的模型開始，逐步深入到最前沿的技術。《正版》二字也讓我覺得這本書的質量和權威性應該有保證。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，並且提供一些清晰的圖示和案例，幫助我理解。特彆是對於像綫性迴歸這樣的基礎模型，我希望能夠真正理解其背後的數學原理和統計假設。同時，對於深度學習，我希望能有一個初步的認識，瞭解它的基本構成，以及它為何能夠取得如此大的成功。這本書的齣現，讓我看到瞭一個係統學習數據科學的希望，我期待它能夠成為我探索人工智能世界的第一本重要讀物，並且能夠真正幫助我建立起紮實的數據科學基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打瞭多年的風險管理從業者，我一直深感大數據和人工智能在提升風險預測能力上的巨大潛力。然而，從理論到實踐，我始終覺得隔著一層窗戶紙。我們團隊一直在探索如何利用更先進的數據分析技術來優化我們的信用評分模型和反欺詐係統，但受限於技術背景，我們進展緩慢。偶然間，我看到瞭《正版》精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習 這本書。書名中的“精通”二字，以及“從綫性迴歸到深度學習”這樣循序漸進的學習路徑，深深吸引瞭我。我希望這本書能為我提供一個堅實的數據科學理論基礎，特彆是關於統計建模和機器學習在金融領域的應用。綫性迴歸在風險評估中有著廣泛的應用，我希望書中能有更深入的講解，如何處理金融數據中的非平穩性、如何構建更穩健的迴歸模型，以及如何解釋模型結果以支持業務決策。同時，我也關注著深度學習在金融領域的進展，比如在異常檢測、文本分析（如輿情分析）等方麵的應用。我希望這本書能夠在我有限的業餘時間裏，幫我快速入門，瞭解深度學習的基本原理和在金融場景下的潛力，為我們團隊的技術轉型提供一些思路和方嚮。這本書的篇幅看起來相當可觀，我期待它能夠帶來係統性的知識，並且語言風格也能夠盡量貼近實際應用，而不是過於學術化。

評分☆☆☆☆☆

最近，我一直在思考如何提升自己的職業競爭力，數據科學無疑是當下最熱門的領域之一。我是一名在市場營銷崗位上工作瞭幾年的人員，日常工作中主要負責用戶畫像分析和營銷活動效果評估，但感覺自己的分析工具和方法論已經有些陳舊。我一直對機器學習，尤其是能夠預測用戶行為的模型很感興趣，但苦於沒有係統性的學習路徑。很多在綫課程要麼太基礎，要麼太偏重理論，很難找到一本能夠真正指導我從入門到進階，並且能夠與實際業務結閤的書籍。《正版》精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習 這個書名，特彆是“精通”二字，讓我眼前一亮。我希望這本書能為我打開數據科學的大門，並且能夠循序漸進地引導我掌握相關的技術。綫性迴歸是我一直想深入瞭解的部分，因為很多營銷指標的分析都離不開它，我希望書中能有非常詳細的講解，包括如何選擇閤適的變量、如何解釋迴歸係數的含義，以及如何評估模型的擬閤優度。此外，我對深度學習在用戶行為預測、個性化推薦等方麵的應用也非常好奇，希望能通過這本書，初步瞭解神經網絡的基本結構和工作原理，以及它在營銷領域可能帶來的顛覆性變化。這本書的介紹讓我看到瞭希望，希望它能成為我轉型的強大助推器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對我這樣一名在校的計算機科學專業學生來說，簡直就是及時雨。我目前正在進行畢業設計，選題方嚮是利用機器學習解決某個實際問題，但我在算法的選擇和實現上遇到瞭瓶頸。我之前學習過一些機器學習的入門課程，瞭解瞭一些基本概念，但對於如何將這些理論知識轉化為實際可用的解決方案，我感到十分迷茫。特彆是對於模型的評估和優化，我總是不得其法，花費大量時間在嘗試各種參數組閤上，卻收效甚微。我在網上搜索瞭很多資料，但很多都過於碎片化，缺乏係統性。當我看到《正版》精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習 的書名時，我立刻被它所吸引。“精通”二字給瞭我很大的信心，而“從綫性迴歸到深度學習”的章節跨度，也正是我需要的。我希望這本書能幫我深入理解各種經典算法的原理，並提供一些實際的應用案例和代碼示例，讓我能夠更好地將其應用到我的畢業設計中。尤其是在模型選擇、特徵工程、以及如何處理過擬閤並進行正則化等方麵，我希望能夠獲得更具指導性的建議。深度學習部分，雖然我目前可能暫時用不上，但作為未來的發展方嚮，我希望能有所涉獵，對神經網絡、捲積神經網絡等有一個基本的瞭解，為將來更深入的學習做好鋪墊。收到書後，我迫不及待地翻看瞭目錄，發現內容覆蓋麵很廣，而且邏輯性很強，這讓我對接下來的學習充滿瞭期待。