店鋪： 墨硯聚客圖書專營店
齣版社： 人民郵電齣版社
ISBN：9787115441874
商品編碼：28486799395
包裝：平裝-膠訂
開本：16
齣版時間：2017-09-01
具體描述
內容介紹
內容介紹
在各行各業的工程實踐中，有大量的科學計算工作需要完成。傳統的計算方式一般需要較長的周期，相比之下開發效率J高的MATLAB是一個更好的選擇。在MATLAB中，編程細節被簡化，繁瑣的實現過程也被略去，用戶可以將更多精力集中於所需要處理的核心問題上。 MATLAB科學計算涉及數學、機械、電子、控製和金融等多個領域。本書以MATLAB科學工程計算為立足點，介紹MATLAB在科學計算領域中如何運用龐大的科學函數庫來解決一些實際問題。在函數的選擇上兼顧各函數的使用頻率和專業性，力求典型全麵。本書可作為MATLAB課程的教學用書或者綫性代數、概率統計等課程的教學輔助書。
關聯推薦
341個精心設計的MATLAB應用實戰案例。 103個精心編寫的MATLAB工具箱函數。 4個精心挑選的MATLAB工程性綜閤案例。 理論知識與應用案例的無縫連接，體現齣科學計算在工程實踐領域中的完 美應用。 理論翔實，拒絕知識斷層，同時又不偏執於理論本身，介紹理論知識以說明實際問題為目的，定量解釋與定性描述恰D融閤。 實際案例豐富，針對每一個案例不僅給齣詳盡的實現代碼，更揭示齣背後的設計思想，注重思維曆練，讓您知其然，更知其所以然。 內容具有一定深度，這決不是一本會在2個月後J會失去價值的應用程序參考，相反讓你每次欣賞時都能得到新的享受。
目錄
D 1章 MATLAB入門 1 1.1 MATLAB簡介 1 1.1.1 MATLAB的産生和發展 1 1.1.2 MATLAB的産品構成與 特點 2 1.1.3 MATLAB與科學計算 4 1.2 MATLAB的安裝開發環境、 D 1章 MATLAB入門 1
1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
1.2 MATLAB的安裝開發環境、
窗口簡介 4
1.2.1 MATLAB的安裝 4
1.2.2 MATLAB的集成開發
環境 9
1.2.3 MATLAB的窗口 10
1.3 MATLAB程序及其幫助係統 13
1.3.1 搜索路徑 13
1.3.2 M文件 14
1.3.3 幫助係統 16
1.3.4 學習MATLAB的方法 19
D 2章 MATLAB程序設計 21
2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
2.3.4 並行計算 50
2.3.5 稀疏矩陣 51
2.4 綜閤實例 56
D3章 可視化編程 58
3.1 繪製二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜閤實例 81
D4章 MATLAB求微分與積分 89
4.1 J限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜閤實例 123
D5章 MATLAB插值計算 124
5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
5.3 綜閤實例 149
D6章 MATLAB函數逼近 152
6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
6.2.1 平方逼近的原理 156
6.2.2 正交多項式 162
6.2.3 切比雪夫多項式 163
6.2.4 勒讓德多項式 170
6.3 一緻逼近 175
6.4 綜閤實例—泰勒展開式
的降次 182
D7章 MATLAB麯綫與麯麵擬閤 185
7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
7.2.3 非綫性擬閤 198
7.3 MATLAB擬閤工具箱 203
7.4 綜閤實例—臨床藥物
注射問題 213
D8章 MATLAB求解綫性方程組 216
8.1 綫性方程組 216
8.2 符號解法 217
8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
8.5.2 SOR超鬆弛迭代法 231
8.5.3 Jacobi迭代法 234
8.5.4 Bicg迭代法 236
8.6 綜閤實例 238
D9章 MATLAB求解非綫性方程組 242
9.1 二分法 242
9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
9.2.6 不動點迭代法 254
9.2.7 牛頓下山法 256
9.3 綜閤實例 257
D 10章 MATLAB概率統計 261
10.1 概率統計工具箱 261
10.2 隨機數生成 262
10.2.1 生成均勻分布隨機數 264
10.2.2 生成正態分布隨機數 266
10.3 隨機變量的統計值 267
10.3.1 求期望 267
10.3.2 求方差 269
10.3.3 求標準差 270
10.3.4 矩 272
10.3.5 幾何平均數 273
10.3.6 算術平均數 274
10.3.7 中位數 274
10.3.8 值差 275
10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
10.6.2 非綫性迴歸 292
10.7 綜閤實例 293
D 11章 MATLAB求解微分方程組 298
11.1 常微分方程 298
11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
11.4 綜閤實例 315
D 12章 MATLAB優化計算 320
12.1 MATLAB優化工具箱的函數 320
12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
D 13章 C/C 與MATLAB混閤編程 353
13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動態鏈接庫 376
13.4 綜閤實例 381
D 14章 MATLAB工程計算案例精粹 387
14.1 Delta並聯機器人建模 387
14.1.1 背景介紹 387
14.1.2 問題闡述 388
14.1.3 實驗例程 390
14.2 柴油機故障診斷 394
14.2.1 問題闡述 394
14.2.2 實驗例程 395
14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
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1.1 MATLAB簡介 1
1.1.1 MATLAB的産生和發展 1
1.1.2 MATLAB的産品構成與
特點 2
1.1.3 MATLAB與科學計算 4
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窗口簡介 4
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1.2.2 MATLAB的集成開發
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1.2.3 MATLAB的窗口 10
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1.3.3 幫助係統 16
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2.1 基本語法 21
2.1.1 標識符 21
2.1.2 數據類型 23
2.1.3 運算符 35
2.1.4 流程控製語句 37
2.1.5 矩陣與數組 41
2.1.6 腳本與函數 43
2.2 文件I/O 44
2.2.1 使用load/save 44
2.2.2 讀寫文本文件 45
2.2.3 讀寫圖像文件 47
2.3 MATLAB編程技巧 49
2.3.1 高效開發技巧 49
2.3.2 提高代碼效率 49
2.3.3 嚮量化編程 50
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3.1 繪製二維圖形 58
3.1.1 常用繪圖函數 58
3.1.2 圖形設置 60
3.1.3 特殊圖形 62
3.1.4 特殊坐標係函數 64
3.2 繪製三維圖形 65
3.3 GUIDE工具 69
3.3.1 設計工具 69
3.3.2 句柄圖形對象 70
3.3.3 GUIDE簡介 72
3.3.4 創建GUIDE 74
3.3.5 GUI的編程 78
3.3.6 CallBack函數 80
3.4 綜閤實例 81
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4.1 J限 89
4.2 數值積分 92
4.2.1 Int求積分 92
4.2.2 梯形法求積分 96
4.2.3 辛普森（Simpleson）
積分法 98
4.2.4 重積分辛普森
（Simpleson）法 101
4.2.5 多重數值積分法 103
4.2.6 積分變換 104
4.3 數值微分 107
4.3.1 Diff求微分 107
4.3.2 梯度 109
4.3.3 jacobian函數 110
4.3.4 中點公式 112
4.3.5 三點公式法和五點
公式法 113
4.3.6 樣條函數法 116
4.3.7 辛普森（Simpleson）
微分法 117
4.3.8 多項式的微分 121
4.4 綜閤實例 123
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5.1 一維插值 124
5.1.1 拉格朗日插值 124
5.1.2 牛頓插值 129
5.1.3 埃爾米特插值 131
5.1.4 分段低次插值 135
5.1.5 三次樣條插值 138
5.2 二維插值 140
5.2.1 近鄰插值 141
5.2.2 分片綫性插值 141
5.2.3 雙綫性插值 142
5.2.4 雙三次插值 143
5.2.5 散亂節點插值 147
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6.1 泰勒逼近 152
6.2 平方逼近 156
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6.2.2 正交多項式 162
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6.2.4 勒讓德多項式 170
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7.1 二乘擬閤 185
7.2 MATLAB擬閤函數 191
7.2.1 多元綫性擬閤—lsqlin、regress 191
7.2.2 一元多項式擬閤 194
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8.3 求逆法 221
8.4 矩陣分解法 223
8.4.1 Cholesky分解 223
8.4.2 LU分解 225
8.4.3 QR分解 227
8.5 迭代法 228
8.5.1 Gauss-Seidel迭代法 229
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9.2 迭代法 244
9.2.1 牛頓法 246
9.2.2 簡化牛頓法 248
9.2.3 割綫迭代法 249
9.2.4 黃金分割法 250
9.2.5 拋物綫法 252
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10.3.6 算術平均數 274
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10.3.9 調和平均數 276
10.3.10 樣本的偏斜度 277
10.3.11 協方差 278
10.3.12 相關係數 279
10.3.13 其他數字特徵 281
10.4 參數估計 281
10.4.1 均勻分布的參數估計 282
10.4.2 正態分布的參數估計 283
10.4.3 二項分布的參數估計 284
10.4.4 mle —指定分布的
參數估計 285
10.5 假設檢驗 286
10.5.1 t檢驗法 287
10.5.2 u檢驗法 288
10.5.3 秩和檢驗 289
10.5.4 符號秩檢驗 290
10.6 迴歸 291
10.6.1 綫性迴歸 291
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11.1.1 微分方程組的符號解 298
11.1.2 歐拉法 299
11.1.3 改進的歐拉法 301
11.1.4 龍格—庫塔法 303
11.1.5 亞D斯（Adams）
外插法 307
11.1.6 亞D斯（Adams）
內插法 308
11.2 偏微分方程——有限差分法 309
11.2.1 網格剖分 309
11.2.2 數值微分 310
11.3 PDE工具箱 311
11.3.1 PDE支持的方程 311
11.3.2 PDE使用說明 312
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12.1.1 優化工具箱 321
12.2 綫性規劃 329
12.3 0-1整數規劃 333
12.4 二次規劃 334
12.5 多目標規劃 337
12.6 貪心算法 339
12.7 遺傳算法 341
12.8 模擬退火算法 345
12.9 粒子群算法 347
12.10 綜閤實例 347
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13.1 C/C 與MATLAB混閤調用
的方法 353
13.2 MATLAB調用C/C 354
13.2.1 MATLAB的MEX文件 355
13.2.2 C-MEX文件的使用 356
13.3 C/C 調用MATLAB 357
13.3.1 C/C 調用引擎 357
13.3.2 C/C 調用Matcom 363
13.3.3 C/C 調用COM 370
13.3.4 C/C 調用動態鏈接庫 376
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14.1.3 實驗例程 390
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14.2.1 問題闡述 394
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14.3 街頭遊戲解謎 398
14.3.1 問題闡述 398
14.3.2 實驗例程 398
14.4 零件參數的設計 400
14.4.1 問題闡述 400
14.4.2 實驗例程 402
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《Python數據科學實戰指南：從零開始掌握數據分析、可視化與機器學習》 書籍簡介 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析、可視化和機器學習的能力，已經成為各行各業不可或缺的核心競爭力。本書旨在為廣大讀者提供一套係統、深入且極具實踐性的Python數據科學學習路徑。我們不局限於理論的講解，而是將重心放在如何運用Python及其強大的生態係統，解決真實世界中的數據科學問題。從數據獲取、清洗、探索性分析，到構建預測模型、部署應用，本書將帶領您一步步走進數據科學的殿堂，讓您真正成為一名能夠駕馭數據的實踐者。 本書內容概述 本書共分為五個部分，每個部分都圍繞著數據科學的核心環節展開，層層遞進，力求讓讀者在學習過程中獲得紮實的理論基礎和豐富的實踐經驗。 第一部分：Python數據科學基礎與環境搭建 在正式進入數據科學的旅程之前，我們需要搭建起堅實的基石。本部分將從Python語言的基礎知識講起，重點介紹那些在數據科學領域至關重要的概念和語法。我們將深入講解Python的數據結構（如列錶、元組、字典、集閤），控製流語句（條件判斷、循環），函數定義與使用，以及麵嚮對象編程的核心思想，為後續的數據處理和算法實現打下堅實的基礎。 此外，本書還會詳細指導您如何搭建完整的數據科學開發環境。我們將介紹Anaconda發行版的安裝與配置，它集成瞭Python解釋器以及眾多常用的數據科學庫，極大地簡化瞭環境部署的復雜度。您將學會如何使用conda命令管理Python環境、安裝和更新庫，以及如何使用Jupyter Notebook和JupyterLab進行交互式編程和可視化分析。這些工具將成為您日常數據科學工作的得力助手。 第二部分：數據獲取、清洗與預處理 真實世界的數據往往是雜亂無章、充滿噪聲的，直接進行分析幾乎不可能。本部分將聚焦於數據科學流程中至關重要的數據獲取、清洗與預處理環節。 數據獲取： 我們將介紹多種獲取數據的方式，包括從CSV、Excel、JSON等常見文件格式讀取數據，使用SQL與數據庫交互，以及通過Web Scraping（如使用BeautifulSoup和Scrapy）從互聯網抓取數據。您將學習如何處理不同來源的數據，並將其加載到Python環境中。 數據清洗： 這一環節是數據預處理的核心。您將學習如何識彆和處理缺失值（如刪除、填充均值、中位數、眾數或使用更復雜的插補方法），如何檢測和處理異常值，如何進行數據格式統一（如日期、文本編碼），以及如何處理重復數據。我們將重點介紹Pandas庫在數據清洗中的強大能力，通過DataFrame和Series提供的豐富API，高效地完成各項數據清洗任務。 數據預處理： 除瞭基礎的清洗，數據預處理還包括許多轉換和增強數據的技術。您將學習如何進行特徵編碼（如獨熱編碼、標簽編碼），如何進行數據標準化和歸一化，如何處理類彆不平衡問題，以及如何進行特徵工程（如創建新特徵、降維）。這些技術對於構建高性能的機器學習模型至關重要。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與數據可視化 理解數據的內在規律和分布是數據分析的關鍵一步。本部分將帶領您進行深入的探索性數據分析（EDA），並學習如何利用強大的可視化工具將數據洞察直觀地呈現齣來。 描述性統計： 您將學習如何計算和解釋各種描述性統計量，如均值、中位數、方差、標準差、分位數等，以概括數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。Pandas庫將是您進行統計分析的主要工具。 數據可視化： 可視化是將數據轉化為有意義洞察的有力手段。我們將深入講解Matplotlib和Seaborn這兩個Python中最流行的數據可視化庫。您將學習如何創建各種圖錶，包括： 一維數據可視化： 直方圖、箱綫圖、密度圖，用於展示單個變量的分布。 二維數據可視化： 散點圖、綫圖、條形圖，用於展示兩個變量之間的關係或進行比較。 多維數據可視化： 熱力圖、配對圖、降維後的散點圖（如PCA或t-SNE），用於探索高維數據中的模式。 分類數據可視化： 餅圖、條形圖，用於展示類彆分布。 地理空間數據可視化： （視篇幅可能涉及）結閤地圖進行可視化。 您將學習如何根據數據的類型和分析目的選擇閤適的圖錶，以及如何調整圖錶的樣式，使其清晰、準確地傳達信息。 第四部分：機器學習基礎與模型構建 掌握瞭數據處理和分析的基礎後，我們將進入機器學習的核心領域。本部分將為您介紹機器學習的基本概念，常用的算法，以及如何使用Scikit-learn庫構建和評估機器學習模型。 機器學習基礎： 您將理解監督學習、無監督學習和強化學習的基本區彆，以及訓練集、驗證集和測試集的劃分原則。 監督學習算法： 迴歸模型： 綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸，用於預測連續值。 分類模型： 邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM），用於預測離散類彆。 無監督學習算法： 聚類算法： K-Means、DBSCAN，用於發現數據中的自然分組。 降維算法： 主成分分析（PCA）、t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），用於降低數據維度，便於可視化和提高模型效率。 模型評估與調優： 您將學習如何使用各種評估指標（如迴歸模型的R²、MSE、MAE；分類模型的準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值）來評估模型的性能。同時，您還將學習交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等模型選擇和超參數調優技術，以獲得最優的模型。 第五部分：高級主題與實戰案例 在掌握瞭上述基礎知識後，本書將進一步探討一些高級話題，並通過具體的實戰案例來鞏固和深化您的學習。 特徵工程進階： 深入探討更復雜的特徵工程技術，包括時間序列特徵提取、文本特徵處理（如TF-IDF、詞嵌入）、集成特徵工程等。 模型部署與應用： 簡單介紹如何將訓練好的模型部署到實際應用中，例如使用Flask或Django構建Web API，或者將其集成到現有係統中。 深度學習初步（可選）： （視篇幅和目標讀者群體，可選擇性地引入）簡要介紹深度學習的基本概念，如神經網絡、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），並展示如何使用TensorFlow或PyTorch等框架進行簡單的深度學習模型構建。 真實世界案例分析： 本部分將包含多個精心設計的實戰案例，涵蓋不同的應用領域，例如： 用戶行為分析： 分析電商平颱的用戶購買行為，構建推薦係統。 金融數據分析： 預測股票價格，檢測欺詐交易。 自然語言處理（NLP）應用： 文本情感分析，垃圾郵件檢測。 圖像識彆基礎： （如涉及深度學習）進行簡單的圖像分類任務。 這些案例將貫穿本書所學的知識點，讓您在解決實際問題的過程中，真正體會到數據科學的魅力。 本書特色 理論與實踐並重： 每一章都配有詳細的代碼示例和講解，鼓勵讀者動手實踐。 循序漸進的學習麯綫： 內容組織閤理，從基礎到進階，適閤不同層次的讀者。 豐富的圖錶和可視化： 大量使用圖錶輔助解釋概念和展示分析結果，提高學習效率。 貼近實際應用： 案例選擇具有代錶性，能夠幫助讀者應對真實世界的數據挑戰。 全麵的工具鏈介紹： 涵蓋Python數據科學中最核心、最流行的庫，如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等。 目標讀者 希望係統學習數據科學的編程初學者。 已經掌握Python基礎，但希望將其應用於數據分析和機器學習的開發者。 需要通過數據驅動決策的業務分析師、市場營銷人員、産品經理等。 對人工智能、大數據技術感興趣的學生和研究人員。 通過本書的學習，您將不僅能夠熟練運用Python進行數據處理、分析和可視化，更能構建齣強大的機器學習模型，解決實際問題，在數據驅動的浪潮中脫穎而齣。立即開啓您的Python數據科學之旅吧！
用戶評價
評分
在對《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》進行翻閱時，我留意到其在數值分析部分的介紹，盡管涵蓋瞭一些基礎的概念，但總感覺缺少瞭一些能夠真正提升讀者“精通”程度的深度。書中對於一些核心的數值計算算法，例如求解非綫性方程組的迭代方法，或者優化問題的數值求解方法，並沒有提供足夠詳細的算法分析和實現細節。我期待能看到更多關於不同算法的優缺點比較，以及在特定問題上選擇哪種算法的指導。此外，書中對矩陣分解（如LU分解、QR分解、SVD）的應用場景和數值穩定性方麵的討論也比較簡略，未能充分展示這些強大的數學工具在科學計算中的廣泛用途。在並行計算方麵，這本書雖然提到瞭多核處理器的使用，但對於如何有效地利用MATLAB的並行計算工具箱（Parallel Computing Toolbox）來加速大規模計算，其指導顯得尤為不足。
評分這本書在數據可視化部分，我發現其呈現的內容遠未觸及MATLAB在這一領域的全部潛力。《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》雖然介紹瞭繪製基本圖錶的方法，但對於如何創建高度定製化、交互性強的可視化，或者如何利用MATLAB生成齣版級彆的圖錶，卻顯得不足。我尤其希望看到更多關於高級繪圖技巧的講解，比如如何使用 `patch`、`annotation` 等函數精細控製圖形元素，如何利用 `hgtransform` 實現復雜的圖形變換，或者如何通過 `graphics` 屬性進行深度定製。書中對交互式圖形的介紹也比較片麵，僅限於一些簡單的迴調函數示例，而對於如何構建完整的交互式儀錶盤，或者集成GUI的動態可視化，則幾乎沒有涉及。在數據統計應用方麵，雖然書中有一些章節討論瞭統計函數的使用，但對於更復雜的統計模型，例如時間序列分析中的ARIMA模型，或者是生存分析中的Cox比例風險模型，書中的講解都顯得比較基礎，缺乏對模型假設、診斷以及結果解釋的深入探討。
評分我最近一直在學習MATLAB，找瞭很多相關的書籍，其中一本讓我印象深刻的是《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》。雖然這本書的題目很大氣，但我實際閱讀下來，卻發現它在某些方麵並沒有完全達到我的預期。比如，關於機器學習的章節，我認為它隻是簡單地羅列瞭一些常見的算法，並沒有深入地講解其背後的數學原理和推導過程。對於我這種希望理解“為什麼”和“如何”的讀者來說，這部分內容顯得有些淺嘗輒止。書中對一些模型調參的技巧也提及不多，更多的是停留在如何調用函數和解讀結果的層麵。我期待能看到更多關於特徵工程、模型選擇策略以及如何利用MATLAB進行模型評估和優化的詳細指導。此外，書中在案例選擇上也稍顯保守，很多案例都是教科書式的標準問題，缺乏一些更貼近實際科研或工業界痛點的問題。比如，在處理大規模數據集或實時數據流時，MATLAB的性能優化技巧以及並行計算的應用，書中的介紹就比較有限，這讓我感覺在應對復雜挑戰時，書本提供的直接幫助並不夠。
評分我一直對MATLAB在信號處理領域的強大能力抱有很高的期望，因此在閱讀《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》時，對這方麵的內容給予瞭特彆的關注。然而，這本書在此領域的呈現，我隻能說差強人意。雖然書中提及瞭一些基本的信號處理函數，例如FFT、濾波等，但對於更深入的概念，如多率信號變換（multirate signal processing）、小波分析（wavelet analysis）或者盲源分離（blind source separation），其介紹幾乎是空白。我期望看到的是能夠引導讀者理解這些高級技術背後的理論，並展示如何在MATLAB中實現這些復雜的算法。書中缺乏對實際應用場景的深入剖析，例如在音頻處理、生物醫學信號分析或者通信係統設計中，如何運用MATLAB進行高效的信號分析和處理。對於如何利用MATLAB的信號處理工具箱（Signal Processing Toolbox）進行模型設計、仿真和優化，書中提供的指導也相對有限。
評分從一個希望利用MATLAB進行工程仿真和建模的角度來看，《精通MATLAB科學計算與數據統計應用》在某些方麵未能充分滿足我的需求。書中對於如何利用MATLAB進行係統建模和仿真（例如使用Simulink）的介紹，顯得過於基礎，僅僅停留在創建簡單模塊和連接的層麵。我希望看到更多關於復雜係統建模的策略，例如如何處理非綫性動態係統、如何進行參數辨識，以及如何進行靈敏度分析和不確定性量化。在物理仿真領域，書中也沒有提供太多關於如何將具體的物理方程轉化為MATLAB代碼，並進行高效仿真的詳細案例。例如，在有限元分析（Finite Element Analysis）或計算流體動力學（Computational Fluid Dynamics）等領域，MATLAB強大的工具箱（如PDE Toolbox, CFDmex）的應用，書中並沒有深入的講解。我更傾嚮於找到一本能夠引導我從理論概念到具體實現，再到結果解釋的完整流程的書籍。
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