Data Mining and Knowledge Discovery Handbook pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Maimon, Oded Z. (EDT)/ Rokach, Lior (EDT)

出品人:

页数:1419

译者:

出版时间:2005-09-01

价格:USD 295.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387244358

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
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具体描述

"Data Mining and Knowledge Discovery Handbook" organizes all major concepts, theories, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery in databases (KDD) into a coherent and unified repository. This book first surveys, then provides comprehensive yet concise algorithmic descriptions of methods, including classic methods plus the extensions and novel methods developed recently. This volume concludes with in-depth descriptions of data mining applications in various interdisciplinary industries including finance, marketing, medicine, biology, engineering, telecommunications, software, and security. "Data Mining and Knowledge Discovery Handbook" is designed for research scientists and graduate-level students in computer science and engineering. This book is also suitable for professionals in fields such as computing applications, information systems management, and strategic research management.

深入探索：现代数据科学的核心方法与应用图书名称：《现代数据科学：从理论到实践的全面指南》图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心资产。然而，原始数据的海量和复杂性，使得从中提炼出真正有价值的洞察，成为一项艰巨的任务。《现代数据科学：从理论到实践的全面指南》正是为应对这一挑战而精心编写的权威性著作。本书并非对既有技术或工具的简单罗列，而是致力于构建一个坚实、系统的知识框架，引导读者理解现代数据科学的全貌，掌握从数据获取、清洗、建模到最终部署的完整生命周期。本书结构严谨，内容涵盖了现代数据科学实践中最为关键和前沿的领域，旨在为数据科学家、分析师、软件工程师以及希望将数据驱动决策融入业务的专业人士提供一把通往精深理解的钥匙。 --- 第一部分：数据科学的基石与环境构建 (Foundations and Environment Setup) 本部分着重于为读者打下坚实的基础，明确数据科学的学科范畴、伦理考量以及高效的工作环境配置。第一章：数据科学的范式与生态系统本章首先界定了数据科学与其他相关学科（如统计学、机器学习、人工智能）的精确边界与交叉点。我们深入探讨了CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）等主流方法论，并讨论了数据科学项目从概念提出到价值实现的全过程模型。重点分析了当前业界对“数据驱动文化”的建立需求，以及数据科学家在组织架构中的角色定位。第二章：高效的数据处理与编程环境本章聚焦于工具链的选择与优化。详细介绍了Python和R在数据科学领域的应用场景对比，并着重讲解了Anaconda/Miniconda环境管理、Jupyter/Colab笔记本的高级使用技巧。特别关注了版本控制系统Git在数据科学协作中的最佳实践，确保代码和实验的可复现性。此外，还探讨了云平台（如AWS Sagemaker, Azure ML）的基本服务架构和入门配置，为大规模数据处理奠定基础。第三章：数据获取、存储与预处理的艺术高质量的数据是成功分析的前提。本章系统梳理了结构化、半结构化和非结构化数据的获取技术，包括API交互、Web抓取（合法合规的前提下）以及数据库连接（SQL/NoSQL）。核心篇幅用于讲解数据清洗的复杂性——如何系统性地处理缺失值（插值方法的高级选择）、异常值检测（基于统计和基于模型的方法）以及数据转换（标准化、归一化、特征编码的适用性分析）。 --- 第二部分：统计推断与探索性分析 (Statistical Inference and EDA) 在进入复杂建模之前，理解数据的内在分布和特征间的关系至关重要。本部分是数据科学方法论中不可或缺的“侦查”阶段。第四章：描述性统计与数据可视化进阶本章超越了基础的均值、中位数，深入探讨了高阶矩、分布形态（偏度和峰度）的解释。重点讲解了如何利用现代可视化库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）创建具有信息密度和叙事性的图表。内容包括多变量关系的可视化（如对坐标图、热力图、平行坐标图）以及时间序列数据的动态展示。第五章：概率论基础与推断统计本章回顾并深化了统计学在数据科学中的应用，包括大数定律、中心极限定理的直观理解及其对抽样分析的指导意义。详细阐述了参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的完整流程，包括P值、功效分析、以及如何根据业务目标选择最合适的非参数检验方法。第六章：特征工程：从原始数据到模型养料特征工程被誉为数据科学的“黑魔法”。本章系统讲解了如何从现有数据中创造出更具区分度的特征。内容涵盖了：针对文本数据（如N-gram, TF-IDF的细微差别），时间数据（周期性特征提取），以及交互特征的构建。此外，还探讨了特征选择的原理（如Filter, Wrapper, Embedded方法）及其在降低模型复杂度和避免维度灾难中的作用。 --- 第三部分：核心预测模型与算法精讲 (Core Predictive Modeling and Algorithms) 本部分深入剖析了现代数据科学领域中应用最广泛的监督学习与无监督学习算法，重点在于理解算法的数学原理、适用场景和参数调优策略。第七章：线性模型与正则化从线性回归和逻辑回归出发，本章逐步引入正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）的数学推导和实际应用，解释它们如何有效控制模型方差和共线性问题。同时，探讨了广义线性模型（GLM）在处理非正态响应变量时的优势。第八章：树模型与集成学习的威力本章详尽解析了决策树（CART, C4.5）的构建过程。随后，重点讲解了集成学习的两大支柱：Bagging（以随机森林为代表）和Boosting（AdaBoost, 梯度提升机GBM）。高级内容包括XGBoost, LightGBM等现代梯度提升框架的优化机制，如对稀疏数据和并行化的处理。第九章：支持向量机与核方法的几何解释本章提供对SVM（支持向量机）从线性到非线性分类的完整几何直观解释，特别是核技巧（Kernel Trick）如何将低维空间问题映射到高维空间求解。讨论了不同核函数（多项式、径向基函数RBF）的选择对决策边界的影响。第十章：无监督学习：聚类与降维技术无监督学习是探索隐藏结构的关键。本章全面覆盖了K-Means、DBSCAN等聚类算法的优缺点及应用场景。在降维方面，详细讲解了主成分分析（PCA）的理论基础、SVD分解的应用，并引入了流形学习（如t-SNE）在可视化高维数据时的独特价值。 --- 第四部分：深度学习前沿与模型评估 (Deep Learning Frontiers and Evaluation) 本部分将读者引入现代人工智能的核心——深度学习，并强调了模型性能评估的科学性与严谨性。第十一章：人工神经网络与基础架构本章介绍前馈神经网络（FNN）的基本结构，包括激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择、反向传播算法的计算过程。重点讲解了优化器（SGD, Adam, RMSprop）的工作原理及其对训练收敛速度和稳定性的影响。第十二章：卷积网络（CNN）与序列模型（RNN/LSTM）本章系统介绍处理图像和序列数据的专用架构。详细解析了CNN中的卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的意义。对于时间序列和自然语言处理（NLP）的基础，深入探讨了RNN的梯度消失问题，以及LSTM和GRU如何通过门控机制解决长期依赖问题。第十三章：模型性能的量化、验证与鲁棒性一个模型的好坏不仅取决于其在训练集上的表现。本章详细讨论了交叉验证（K-Fold, Stratified CV）的最佳实践。核心内容包括：分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC/AUC曲线的精确解读），回归问题的评估（RMSE, MAE, R-squared的适用性），以及如何通过偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）诊断欠拟合和过拟合。 --- 第五部分：数据科学的工程化与伦理 (Engineering and Ethical Deployment) 本书的最后一部分关注于如何将成熟的模型转化为可操作的、可靠的生产系统，并探讨数据科学实践中的关键社会责任。第十四章：模型的可解释性（XAI）与因果推断在许多高风险决策领域，仅仅预测是不够的，必须知道“为什么”。本章深入探讨了模型可解释性（Explainable AI, XAI）方法，如特征重要性排序、SHAP值（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的实际应用。同时，简要介绍了因果推断（Causal Inference）的基础，区分相关性与因果性。第十五章：模型部署、监控与M LOps基础模型一旦训练完成，如何保证其在真实世界中的持续有效性？本章涵盖了模型序列化（如使用Pickle或Joblib）、构建RESTful API服务（如使用Flask/FastAPI）的基础知识。更重要的是，讲解了模型漂移（Model Drift）的检测机制、A/B测试在模型验证中的应用，以及持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习管道中的体现。第十六章：数据科学的伦理、偏见与公平性本章强调了数据科学实践者的社会责任。讨论了数据集中固有的偏见如何渗透到模型中并放大社会不公。内容包括检测模型中的差异性影响（Disparate Impact）、公平性指标（如机会均等、统计均等）以及减轻算法偏见的缓解策略。 --- 《现代数据科学：从理论到实践的全面指南》通过这种结构化的方式，确保读者不仅能掌握“如何做”，更能深刻理解“为什么这样做”。本书提供了一个从基础理论到前沿实践的无缝衔接路径，是每一个渴望在数据驱动时代取得突破的专业人士的必备参考书。