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數(shù)據(jù)科學(xué)與工程算法基礎(chǔ) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302680161
- 條形碼：9787302680161 ; 978-7-302-68016-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)科學(xué)與工程算法基礎(chǔ) 本書特色
本書是新興領(lǐng)域“十四五”高等教育教材，系統(tǒng)地介紹了特征工程、多類型數(shù)據(jù)表征、數(shù)據(jù)抽樣、圖計(jì)算、隨機(jī)優(yōu)化算法、相似性度量、關(guān)聯(lián)性分析等相關(guān)知識(shí)與方法，涵蓋數(shù)據(jù)表征、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘等多方面的內(nèi)容。本書從數(shù)據(jù)科學(xué)與工程的基本概念和流程出發(fā)，逐步引領(lǐng)讀者進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的核心領(lǐng)域，全面理解和掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的精髓，為進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立扎實(shí)的算法基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)科學(xué)與工程算法基礎(chǔ) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
"本書對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程中的算法基礎(chǔ)進(jìn)行了全面的論述，把讀者引入數(shù)據(jù)科學(xué)的大門，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)和掌握大數(shù)據(jù)分析算法提供有力的支撐。本書介紹的數(shù)據(jù)科學(xué)與工程中的算法基礎(chǔ)包括特征工程、數(shù)據(jù)表征、數(shù)據(jù)抽樣、隨機(jī)優(yōu)化算法和關(guān)聯(lián)性分析等，側(cè)重內(nèi)容的科學(xué)性、實(shí)用性和前沿性。本書結(jié)構(gòu)上注重理論與實(shí)踐并重，各章通過(guò)案例引出問題，并深入介紹回答類似問題需要的知識(shí)，*后通過(guò)實(shí)際案例串聯(lián)本章知識(shí)點(diǎn)，可以使讀者感受到算法的價(jià)值及其在解決實(shí)際問題中的實(shí)用性。 本書可以作為高等學(xué)校大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書，對(duì)科研機(jī)構(gòu)的研究人員、工程技術(shù)人員也有一定的參考價(jià)值。 "
數(shù)據(jù)科學(xué)與工程算法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程算法基礎(chǔ) 前言
信息技術(shù)的飛速發(fā)展使數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲(chǔ)和處理能力達(dá)到了前所未有的高度。數(shù)據(jù)的豐富性和復(fù)雜性帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也蘊(yùn)藏著巨大的機(jī)遇。如何挖掘不同類型數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的豐富信息，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的重要問題之一。數(shù)據(jù)科學(xué)與工程，作為一門新興的交叉學(xué)科，正是為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)而誕生的。數(shù)據(jù)科學(xué)與工程以數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過(guò)綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。數(shù)據(jù)科學(xué)與工程的核心是算法，它們是處理數(shù)據(jù)、提取信息、發(fā)現(xiàn)模式和預(yù)測(cè)未來(lái)的強(qiáng)大引擎。
本書旨在培養(yǎng)新工科背景下具備數(shù)據(jù)科學(xué)思維，掌握數(shù)據(jù)科學(xué)與工程算法的大數(shù)據(jù)專業(yè)人才。本書系統(tǒng)地介紹了特征工程、多類型數(shù)據(jù)表征、數(shù)據(jù)抽樣、圖計(jì)算、隨機(jī)優(yōu)化算法、相似性度量、關(guān)聯(lián)性分析等相關(guān)知識(shí)與方法，涵蓋數(shù)據(jù)表征、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘等多方面的內(nèi)容。本書從數(shù)據(jù)科學(xué)與工程的基本概念和流程出發(fā)，逐步引領(lǐng)讀者進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的核心領(lǐng)域，全面理解和掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的精髓，為進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。
全書共8章，內(nèi)容包括緒論、特征工程、多類型數(shù)據(jù)表征、數(shù)據(jù)抽樣、圖計(jì)算、隨機(jī)優(yōu)化算法、相似性度量、關(guān)聯(lián)性分析，不僅覆蓋了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要算法，還涉及*新的研究進(jìn)展，如圖計(jì)算、因果分析、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等前沿技術(shù)，使得本書既具有廣度又具有深度。同時(shí)，本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)遵循學(xué)習(xí)規(guī)律： 首先通過(guò)“問題導(dǎo)入”，建立現(xiàn)實(shí)問題與數(shù)據(jù)科學(xué)與工程相關(guān)技術(shù)的關(guān)系，明確學(xué)習(xí)目標(biāo)，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程相關(guān)技術(shù)的興趣； 然后，構(gòu)建相關(guān)的知識(shí)體系，介紹算法及其演化，提高學(xué)生描述問題的表達(dá)能力、解決問題的算法思維能力； 在此基礎(chǔ)上，通過(guò)剖析典型案例，有力提高學(xué)生對(duì)知識(shí)和方法的掌握與綜合運(yùn)用能力，并提升學(xué)生對(duì)復(fù)雜工程問題的分析能力、綜合處理能力和創(chuàng)新探究能力； *后對(duì)本章內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并提供選擇題、計(jì)算題、思考題等供讀者練習(xí)。
本書由徐明華、陳志剛、羅俊如擔(dān)任主編，官威博士和郝亞東博士擔(dān)任副主編。研究生丁言瑞、汪池和徐昕瑜參與了本書部分案例的編寫，并參與了書稿的校對(duì)工作，徐守坤教授、石林教授、邵輝教授、胡超副教授等對(duì)本書提出了許多寶貴意見，這里一并表示感謝。
本書在編寫過(guò)程中參考和引用了許多專家和學(xué)者的資料，在此表示衷心的感謝。*后也要感謝所有為本書的編寫、審校和出版付出辛勤勞動(dòng)的工作人員。由于編者水平有限，時(shí)間倉(cāng)促，書中難免存在不足之處，敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正。
編者
2024年12月
數(shù)據(jù)科學(xué)與工程算法基礎(chǔ) 目錄
第1章緒論
1.1概況
1.2數(shù)據(jù)分析
1.2.1流程
1.2.2算法分類
1.2.3基本原則
1.3算法基礎(chǔ)
1.4本章小結(jié)
習(xí)題
第2章特征工程
2.1問題導(dǎo)入
2.2特征提取
2.3特征探索性分析
2.3.1單變量分析
2.3.2多變量分析
2.4特征預(yù)處理
2.4.1缺失值處理
2.4.2異常值處理
2.4.3特征變換
2.5特征選擇
2.5.1過(guò)濾法
2.5.2封裝法
2.5.3嵌入法
2.6案例： 工業(yè)設(shè)備信號(hào)特征工程
2.7本章小結(jié)
習(xí)題
第3章多類型數(shù)據(jù)表征
3.1問題導(dǎo)入
3.2時(shí)序數(shù)據(jù)表征
3.2.1頻域特征
3.2.2時(shí)頻域特征
3.3文本數(shù)據(jù)表征
3.3.1詞袋模型
3.3.2TFIDF特征
3.3.3詞向量嵌入
3.4圖像數(shù)據(jù)表征
3.4.1圖像處理基礎(chǔ)
3.4.2SIFT
3.4.3HOG
3.4.4深度特征表示
3.4.5多模態(tài)特征融合
3.5案例： 農(nóng)作物病蟲害圖像表征
3.6本章小結(jié)
習(xí)題
第4章數(shù)據(jù)抽樣
4.1問題導(dǎo)入
4.2概率抽樣
4.3非均衡抽樣
4.3.1樣本分布不均衡問題
4.3.2過(guò)采樣
4.3.3欠采樣
4.4數(shù)據(jù)流抽樣
4.4.1數(shù)據(jù)流抽樣問題
4.4.2蓄水池抽樣
4.5蒙特卡洛抽樣
4.5.1直接采樣
4.5.2接受拒絕采樣
4.5.3重要性采樣
4.6案例： 基于SMOTE的信用卡交易欺詐數(shù)據(jù)采樣
4.7本章小結(jié)
習(xí)題
第5章圖計(jì)算
5.1問題導(dǎo)入
5.2圖網(wǎng)絡(luò)
5.2.1圖網(wǎng)絡(luò)表示
5.2.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分類
5.2.3網(wǎng)絡(luò)描述性統(tǒng)計(jì)
5.3圖基礎(chǔ)算法
5.3.1圖遍歷
5.3.2圖分割
5.4社區(qū)發(fā)現(xiàn)
5.4.1模塊度
5.4.2GN算法
5.4.3譜方法
5.5GraphScope簡(jiǎn)介
5.6案例： 基于譜聚類的圖像分割
5.7本章小結(jié)
習(xí)題
第6章隨機(jī)優(yōu)化算法
6.1問題導(dǎo)入
6.2梯度下降算法
6.3隨機(jī)梯度下降算法
6.4梯度加速方法
6.4.1動(dòng)量法
6.4.2Nesterov梯度加速
6.4.3自適學(xué)習(xí)率加速方法
6.5方差縮減
6.5.1方差縮減技術(shù)
6.5.2方差縮減算法
6.6案例： 邏輯回歸模型優(yōu)化算法
6.7本章小結(jié)
習(xí)題
第7章相似性度量
7.1問題導(dǎo)入
7.2相關(guān)系數(shù)
7.2.1皮爾遜相關(guān)系數(shù)
7.2.2余弦相似度
7.2.3Jaccard相似系數(shù)
7.3距離度量
7.3.1歐氏空間的距離度量
7.3.2流形空間的距離度量
7.3.3時(shí)間序列的距離度量
7.4概率散度
7.4.1f散度
7.4.2積分概率度量
7.5案例： 金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析
7.6本章小結(jié)
習(xí)題
第8章關(guān)聯(lián)性分析
8.1問題導(dǎo)入
8.2非線性相關(guān)性分析
8.3典型關(guān)聯(lián)分析
8.4關(guān)聯(lián)規(guī)則
8.4.1關(guān)聯(lián)規(guī)則描述
8.4.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
8.4.3數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
8.5因果分析
8.5.1結(jié)構(gòu)因果模型與圖模型
8.5.2因果效應(yīng)評(píng)估
8.6案例： 購(gòu)物車數(shù)據(jù)挖掘
8.7本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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