大学计算机基础实验教程

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出版者:武汉大学出版社
作者:何宁
出品人:
页数:192
译者:
出版时间:2005-9
价格:18.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787307047044
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机基础
  • 大学教材
  • 实验教程
  • 高等教育
  • 计算机科学
  • 信息技术
  • 实践教学
  • 编程入门
  • 数据结构
  • 算法基础
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具体描述

本书内容包括:计算机的组装、操作系统的使用、计算机网络、Office软件操作技能、信息安全、计算机软件技术基础、数据库基本操作等。

好的,这是一份针对《大学计算机基础实验教程》之外的,内容详尽的图书简介: --- 《现代数据科学与机器学习实战指南》 书籍简介 在信息爆炸的时代,数据已成为驱动技术革新和社会进步的核心驱动力。《现代数据科学与机器学习实战指南》旨在为读者提供一套全面、深入且极具实操性的知识体系,覆盖从数据采集、清洗、分析到复杂模型构建与部署的全生命周期。本书尤其关注理论与实践的紧密结合,强调通过真实世界的案例来阐释复杂的统计学原理和先进的算法。 目标读者 本书主要面向计算机科学、统计学、工程学、经济学等领域的本科高年级学生、研究生,以及希望从传统编程或分析岗位转型至数据科学领域的专业人士。对于具备一定编程基础(如 Python 或 R)和基础数学知识的读者,本书将是进阶提升的理想读物。 核心内容结构 本书共分为五个深度递进的部分,共计十五章,确保读者能够逐步构建起坚实的知识结构: 第一部分:数据科学基础与环境准备(奠定基石) 本部分聚焦于数据科学项目的起点,强调规范化的工作流程和基础工具的使用。 第一章:数据科学的生态系统与思维模式 深入探讨数据科学的定义、历史演进及其在不同行业(如金融、医疗、零售)的应用场景。着重培养“数据驱动型”的思维,理解数据、模型、业务目标三者之间的关系。介绍数据科学家的典型工作流程(CRISP-DM 框架的变体)。 第二章:Python 数据科学工具栈深度解析 详细介绍当前工业界最主流的 Python 工具库。 NumPy: 向量化计算的核心,讲解其内存布局、广播机制及其在高性能计算中的优势。 Pandas: 结构化数据处理的利器。深入讲解 `DataFrame` 和 `Series` 的创建、索引、切片、合并(`merge`, `join`, `concat`)操作,以及时间序列数据的处理方法。 环境管理: 使用 Anaconda/Miniconda 进行环境隔离与包管理,确保实验的可复现性。 第三章:数据获取、清洗与预处理 数据的质量决定了模型的上限。本章是实战环节中耗时最长的部分。 数据源接入: 涵盖文件读取(CSV, JSON, SQL 数据库连接)、API 接口调用(Requests 库的使用)。 缺失值处理策略: 比较均值/中位数填充、高级回归插补、基于模型(如 MICE)的填充方法的优劣。 异常值检测与鲁棒性处理: 讲解基于 IQR、Z-Score 以及更稳健的隔离森林(Isolation Forest)检测方法。 数据转换: 对数变换、Box-Cox 变换,以及特征的标准化(Standardization)与归一化(Normalization)的选择依据。 第二部分:探索性数据分析(EDA)与可视化(洞察本质) 有效的 EDA 是发现数据内在规律、指导特征工程的关键步骤。 第四章:统计学基础回顾与假设检验 为机器学习打下坚实的统计学基础。重点讲解描述性统计量(偏度、峰度)、概率分布(正态、泊松、二项分布)及其在数据探索中的应用。详细介绍 A/B 测试的原理、T 检验、卡方检验等常用假设检验方法,并使用 `SciPy.stats` 库进行实际操作。 第五章:高级数据可视化技术 超越基础的柱状图和折线图,本章聚焦于复杂关系的揭示。 Matplotlib 与 Seaborn 进阶: 掌握自定义图表样式、多子图布局、主题定制。 交互式可视化: 引入 Plotly 和 Bokeh,创建可缩放、可钻取的交互式仪表板,以供业务决策者使用。 多维数据展示: 热力图、散点图矩阵(Pair Plot)、平行坐标图在特征关系分析中的应用。 第三部分:经典机器学习模型与特征工程(核心算法) 本部分深入介绍构建预测模型所需的核心算法和数据准备技术。 第六章:特征工程的艺术与科学 特征工程被誉为数据科学的“炼金术”。 分类特征编码: 独热编码(One-Hot)、标签编码(Label Encoding)、目标均值编码(Target Encoding)的局限性与应用场景。 特征构建与提取: 日期/时间特征的分解、文本数据的 N-gram 特征提取。 特征选择方法: 过滤法(方差阈值)、包裹法(递归特征消除 RFE)、嵌入法(基于模型系数)。 第七章:监督学习:回归模型精讲 从最基础的模型开始,理解模型的数学推导和参数优化。 线性回归的局限与正则化: 深入分析多重共线性,讲解 Ridge (L2) 和 Lasso (L1) 正则化如何平衡偏差与方差。 广义线性模型 (GLM): 逻辑回归的原理及其在分类问题中的应用。 模型评估指标: 深入解析 RMSE, MAE, R-squared, 以及残差分析的重要性。 第八章:监督学习:分类算法实战 覆盖业界应用最广泛的几类分类器。 决策树与集成学习基础: 熵、信息增益、基尼不纯度的计算。 集成方法进阶: 详细解析 Bagging (随机森林) 和 Boosting (AdaBoost, 梯度提升 GBDT) 的工作机制。 XGBoost/LightGBM 深度优化: 讲解梯度提升决策树(GBDT)的现代优化版本,包括并行化、缺失值处理、正则化参数调优。 第九章:无监督学习:聚类与降维 探索数据结构,发现隐藏模式。 聚类算法: K-Means 的算法步骤与初始化敏感性;DBSCAN 在非球形簇上的优势。 降维技术: 主成分分析 (PCA) 的理论基础、特征值分解,以及 t-SNE 和 UMAP 在可视化高维数据上的应用。 第四部分:模型评估、调优与性能保障(质量控制) 构建模型只是第一步,确保模型的稳健性和泛化能力至关重要。 第十章:模型性能度量与交叉验证 分类评估: 混淆矩阵、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1 分数,以及 ROC 曲线和 AUC 值的深入解读。 不平衡数据集处理: 过采样(SMOTE)、欠采样技术,以及成本敏感学习。 交叉验证策略: 详解 K-Fold、Stratified K-Fold 以及时间序列数据的滚动验证。 第十一章:超参数调优的系统化方法 告别经验式试错,采用科学方法优化模型。 网格搜索 (Grid Search) 与随机搜索 (Random Search): 比较两者的计算效率与探索广度。 贝叶斯优化 (Bayesian Optimization): 使用 `Hyperopt` 等库,实现更高效的参数空间探索。 第十二章:模型可解释性(XAI)与偏差检测 现代机器学习要求模型“可知性”。 特征重要性: 基于 GBDT 的内在重要性排序。 局部解释方法: 深入讲解 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 的工作原理,用于解释单个预测的依据。 模型公平性与偏差: 识别和缓解数据集中潜在的群体偏差(如性别、种族偏见)。 第五部分:进阶主题与生产化部署(迈向工业界) 本部分将读者带入更前沿的研究领域,并介绍模型部署的基础知识。 第十三章:深度学习基础与 Keras 入门 简要介绍神经网络的基本结构,重点在于使用高级 API 实现基础应用。 前馈网络 (FNN) 构建: 理解激活函数、损失函数和反向传播的直观概念。 使用 TensorFlow/Keras 快速搭建和训练模型,解决小型图像分类任务。 第十四章:自然语言处理(NLP)基础概述 介绍文本数据作为一种非结构化数据的处理流程。 文本预处理: 分词、停用词移除、词干提取。 词向量表示: 词袋模型 (BoW) 与 TF-IDF 的对比,Word2Vec 的基本思想。 第十五章:模型部署与 MLOps 概念 介绍如何将训练好的模型投入实际使用。 模型序列化: 使用 `Pickle` 和 `Joblib` 保存模型。 API 封装: 使用 Flask 或 FastAPI 构建简单的预测服务接口。 容器化基础: 引入 Docker 概念,确保模型运行环境的一致性。 --- 本书特色 1. 强调 Python 实战: 所有理论讲解后立即跟进使用 Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost 进行代码演示,代码块清晰、注释详尽。 2. 案例驱动: 采用多个跨领域数据集(如泰坦尼克生存预测、波士顿房价回归、鸢尾花分类等)作为贯穿全书的实战案例。 3. 理论深度适中: 在提供足够数学直觉的同时,避免过度复杂的纯数学推导,侧重于算法的工程实现和参数理解。 4. 前沿视野: 涵盖了模型可解释性、现代 Boosting 框架等工业界急需的先进技术点。 通过系统学习本书内容,读者将能够独立完成一个完整的数据科学项目,并对构建高性能、高可信赖度的机器学习系统建立起深刻的认识和实用的操作能力。

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读后感

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用户评价

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这部教材实在是太棒了,它简直是为我们这些计算机基础薄弱的初学者量身定做的。我记得我刚开始接触编程和计算机原理的时候,感觉就像面对一座大山,完全不知道从何下手。网上的教程零散又晦涩,看得人头大。但是翻开这本书,那种感觉瞬间就消失了。作者的叙述非常平实,没有那些高深的术语堆砌,而是用非常生活化的例子来解释那些抽象的概念。比如讲到内存和寄存器的时候,作者居然用了一个比喻,把计算机比作一个忙碌的厨房,内存就像是操作台上的食材准备区,而寄存器则是厨师手里拿着的正在切的菜。这个比喻让我一下子就明白了它们在计算机工作流程中的角色和重要性。而且,这本书的编排逻辑简直是教科书级别的,从最基本的计算机组成原理开始,层层递进,知识点之间的衔接非常自然,读起来一点也不觉得跳跃。它不像有些书,前一章还在讲二进制,后一章突然就跳到了复杂的算法,让人措手不及。这本书的梯度控制得恰到好处,每学完一个部分,都能感觉到自己确实掌握了一些东西,而不是那种“好像懂了,但又没完全懂”的虚浮感。这本书的图文并茂也是一大亮点,那些流程图和架构图清晰明了,即使是初次接触这些概念的人也能一目了然,极大地降低了学习的心理门槛。

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这本书的语言风格是一种非常难得的“老派严谨与现代幽默”的奇妙结合体。很多技术书籍要么过于学术化,像是在啃一本冷冰冰的字典,要么就是用力过猛地想走“段子手”路线,结果适得其反,让人分心。然而,这部教材在保持核心知识点的准确性和严谨性的同时,却在不经意间流露出一种沉稳的智慧和恰到好处的幽默感。它的逻辑推导非常严密,每一个公式、每一个定义都无可指摘,这对于打基础阶段的学生来说至关重要,保证了知识的纯正性。但神奇的是,在解释一些复杂算法的原理或者数据结构特性时,作者总能找到一个非常贴切、让人会心一笑的类比,让原本晦涩难懂的内容瞬间变得生动起来。我特别喜欢它在描述“递归”概念时所用的那个小故事,虽然篇幅不长,但那种层层嵌套的逻辑感被刻画得淋漓尽致。这种行文风格,使得长时间阅读也不会产生审美疲劳,反而会让人期待下一页会遇到怎样的精彩阐述。它不是在“教”你知识,更像是在一位经验丰富的导师的陪伴下,一步步引导你攀登知识的高峰,让人感到亲切又受尊重。

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我必须说,这本书对于实践操作的重视程度,是市面上很多理论教材望尘莫及的。很多计算机入门书,光讲理论,看完之后合上书本,你依然是个“键盘侠”,面对实际操作还是两眼一抹黑。但这本教材完全不同,它似乎深知“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”的道理。它不仅提供了详细的实验步骤指导,更重要的是,它解释了每一个实验背后的“为什么”。比如在讲解操作系统基础实验时,它不是简单地让你敲出几行命令,而是会引导你去观察这些命令执行后,系统状态是如何变化的,CPU的负载曲线是如何起伏的。这种“知其然,更知其所以然”的学习方式,极大地激发了我探索的欲望。我记得有一次,我按照书上的步骤进行了一个关于文件系统操作的实验,结果因为一个小小的输入错误导致实验环境出现异常,我当时心都凉了,但书里对常见错误和调试方法的提示非常到位,我最终根据书上的指引成功定位了问题并解决了它。这种在“翻车”中学习的经历,比单纯看理论知识扎实多了,让我对计算机的理解不再是停留在表面的操作,而是深入到了底层逻辑的层面。可以说,这本书是理论与实践完美结合的典范,真正做到了学以致用。

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这本书在排版和视觉设计上的用心程度,绝对是同类教材中的佼佼者。在信息爆炸的时代,我们的大脑更容易被那些色彩斑斓、动画效果丰富的界面所吸引,但当我们面对需要长时间专注阅读的技术文档时,一个糟糕的排版布局反而会成为学习的巨大障碍。这本书在这一点上做到了极致的克制与专业。纸张的质感非常好,油墨的清晰度也很高,长时间阅读眼睛不容易疲劳。更重要的是,它对重点、难点、公式的标注和区分非常到位,使用了恰当的字体粗细变化和色彩对比(但绝不花哨)。例如,重要的定义会被用一个非常优雅的边框框起来,而关键的术语在首次出现时会被加粗或斜体标示,这使得我们在快速回顾或查找资料时,能够立刻捕捉到核心信息点。大量的代码示例都是清晰地用等宽字体展示,并且缩进和高亮都遵循了行业的标准实践,这对于培养我们规范的编程习惯有着潜移默化的积极作用。总而言之,这本书在物理层面上提供了一种舒适、高效的阅读体验,使得学习过程本身成为了一种享受,而不是一种折磨。

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作为一本针对大学初学者的教材,它对于不同学习进度的读者的包容性非常强,这一点值得称赞。通常来说,教材的难度设定总会偏向某一方:要么对基础薄弱者过于友好,导致深度不足;要么难度过高,让大部分人望而却步。但这本书的设计似乎考虑到了我们班上各种“学霸”和“佛系”同学的需求。它的主体内容清晰、结构完整,保证了所有人都能够顺利掌握核心知识点。但更妙的是,在每一章的末尾,它都设置了“拓展阅读”或“进阶思考题”这样的模块。对于那些学得快的同学,这些拓展部分提供了深入探索的空间,比如关于特定芯片架构的微小细节,或者某个算法在特定场景下的优化探讨,这些内容能够让他们在基础扎实之余,还能看到更广阔的计算机科学图景。而对于那些需要更多时间巩固基础的同学,完全可以暂时跳过这些拓展内容,专注于理解主干知识,也不会影响对后续章节的理解。这种“弹性”设计,使得整本书的利用价值最大化,真正实现了对不同学习需求群体的覆盖,而不是“一刀切”的教学模式。

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