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  • 正版新书]数据驱动牛亚运9787111779308
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    • 作者: 牛亚运著 | 牛亚运编 | 牛亚运译 | 牛亚运绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2025-05-01
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    • 作者: 牛亚运著| 牛亚运编| 牛亚运译| 牛亚运绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2025-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2025-06-05
    • 页数:388
    • ISBN:9787111779308
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 牛亚运
  • 著: 牛亚运 译
  • 装帧: 暂无
  • 印次: 1
  • 定价: 149
  • ISBN: 9787111779308
  • 出版社: 机械工业
  • 开本: 暂无
  • 印刷时间: 2025-06-05
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2025-05-01
  • 页数: 388
  • 外部编号: 庄村28951
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 前言
    第1部分 数据科学技术实战
    第1章 数据科学技术简介/
    1.1数据科学技术概述/
    1.2数据科学生命周期简介/
    1.2.1数据科学生命周期概述/
    1.2.2CRISP-DM模型简介/
    1.2.3TDSP模型简介/
    1.2.4五大模型对比与总结/
    第2章 数据可视化技术/
    2.1基础图简介及代码实现/
    2.1.1单维度可视化/
    2.1.2多维度可视化/
    2.1.3其他图的简介/
    2.2多图组合的简介及代码实现/
    2.2.1单关系图(Jointplot/JointGrid函数)/
    2.2.2多变量关系矩阵图(pairplot/PairGrid函数)/
    2.2.3数据分组矩阵图(FacetGrid函数)/
    2.3三维图简介及其代码实现/
    2.3.1三维散点图、三维柱状图、三维折线图/
    2.3.2三维标签图——八象空间三维图/
    2.4动态图简介及其代码实现/
    2.4.1动态趋势图/
    2.4.2动态轨迹图/
    2.5常用的图可视化相关库/
    2.5.1常用库的概述/
    2.5.2不同库的对比/
    第3章 数据科学任务完整流程/
    3.1数据科学任务流程概述/
    3.2问题定义/
    3.3数据认知/
    3.3.1数据认知概述/
    3.3.2数据收集/
    3.3.3数据渠道/
    3.3.4数据存储/
    3.3.5数据采样/
    3.3.6数据不均衡/
    3.3.7特征初筛/
    3.4机器学习核心流程/
    3.5决策支持/
    第2部分机器学习流程五大阶段详解
    第4章 初步探索性数据分析(EDA)/
    4.1EDA概述/
    4.2载入数据/
    4.2.1载入数据概述/
    4.2.2载入数据代码实战/
    4.3初步概览数据集信息/
    4.3.1初步概览数据集信息概述/
    4.3.2初步概览数据集信息代码实战/
    4.4划分特征类型/
    4.4.1相关术语解释/
    4.4.2四大特征类型概述/
    4.4.3划分特征类型代码实战/
    4.5分离特征与标签/
    4.5.1分离特征与标签概述/
    4.5.2分离特征与标签代码实战/
    第5章 数据工程(数据分析+数据处理)/
    5.1数据工程概述/
    5.2数据清洗/
    5.2.1数据对齐——针对原生“类别型”特征/
    5.2.2缺失值的分析与处理/
    5.2.3异常值的分析与处理/
    5.2.4特殊值的分析与处理/
    5.3数据分析与处理/
    5.3.1数据分析与处理概述/
    5.3.2校验两份数据集是否同分布/
    5.3.3目标变量的分析与处理/
    5.3.4“类别型”特征分析与处理/
    5.3.5“数值型”特征分析与处理/
    5.3.6组合关联统计分析/
    5.4构造特征/
    5.4.1基于常识经验和领域知识构造特征/
    5.4.2基于纯技术构造特征/
    5.4.3基于业务规则和意义构造特征/
    5.4.4利用深度学习技术自动构造特征/
    5.4.5相关库和框架/
    5.5特征三化/
    5.5.1特征三化概述/
    5.5.2“数值型”特征归一化/
    5.5.3“类别型”特征编码化/
    5.5.4特征向量化/
    5.6优化特征集/
    5.6.1优化特征集概述/
    5.6.2特征删除/
    5.6.3特征筛选/
    5.6.4特征降维(狭义)/
    5.7特征导出(可选)/
    第6章 模型训练、评估与推理/
    6.1模型训练、评估与推理概述/
    6.2数据集划分/
    6.3模型选择与训练/
    6.3.1选择算法/
    6.3.2模型训练/
    6.4模型评估与调优/
    6.4.1模型评估/
    6.4.2模型调优/
    6.5模型预测结果剖析/
    6.5.1Bad-case分析/
    6.5.2特征重要性挖掘/
    6.6模型可解释性分析/
    6.6.1模型可解释相关图的简介/
    6.6.2模型可解释性分析代码实战/
    6.7模型导出并推理/
    6.7.1模型导出/
    6.7.2模型推理(基于无标签的新数据)/
    6.7.3模型导出并推理代码实战/
    第7章 模型发布、部署与监控/
    7.1模型发布、部署与监控概述/
    7.2模型发布/
    7.2.1模型发布概述/
    7.2.2模型发布代码实战/
    7.3模型部署/
    7.3.1模型部署概述/
    7.3.2模型部署的实现/
    7.3.3模型部署的流程/
    7.3.4模型部署代码实战/
    7.4模型监控/
    7.4.1模型监控概述/
    7.4.2模型监控常用工具/
    7.4.3模型监控代码实战/
    第8章 模型项目整体性分析、反思与优化/
    8.1模型项目整体性分析、反思与优化概述/
    8.2模型过拟合/欠拟合问题/
    8.2.1模型过拟合/欠拟合问题概述/
    8.2.2L1正则化和L2正则化对比/
    8.2.3模型过拟合/欠拟合问题代码实战/
    8.3数据层面优化/
    8.3.1数据层面优化概述/
    8.3.2数据增强/
    8.3.3数据稀疏及其优化/
    8.3.4数据泄露及其优化/
    8.3.5数据降内存/
    8.4算法层面优化/
    8.4.1算法层面优化概述/
    8.4.2单算法优化/
    8.4.3多算法模型融合——模型提效技巧点/
    8.5系统优化/
    8.5.1系统优化概述/
    8.5.2系统优化的常用思路和方法/
    8.5.3机器学习系统架构设计简介/
    8.6代码优化/
    8.6.1代码优化概述/
    8.6.2代码优化代码实战/

    牛亚运(网名:一个处女座的程序猿)机器学习和大模型算法专家,国内知名AI博主,入选“50位创业者和技术人”榜单,担任达摩院评测官及多个头部社区的专家博主。累计获得20余项专业资质,包括AI认证、软件著作权、国家发明专利及国际期刊SCI等。AI领域粉丝超200万,文章浏览量突破6000万。

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