《数据驱动：机器学习实战之道》官方配套代码仓库
- 书名：数据驱动：机器学习实战之道
- 作者：一个处女座的程序猿
- 出版时间：2025 年中
- 写作耗时：5 年沉淀，原稿 70 万字，出稿约 35 万字
- 理论与实践结合
- 每一章节不仅剖析概念，更配有可运行的 Python 脚本，助你“学——跑——改”。
- 内容全面系统
- 从数据科学生命周期（CRISP‑DM、TDSP）到模型监控与优化，一次性构建完整知识体系。
- 丰富实战案例
- 案例涵盖从数据采集与清洗到可视化（直方图、热力图、三维图、动态图）的完整演示，五大流程阶段的端到端实战——包括 EDA（缺失值/异常值检测与可视化）、数据工程（对齐、缺失值处理、特征构造与归一化）、模型训练与推理（分类、回归、聚类及超参调优）、部署与监控（REST API 上线与 A/B 测试）、优化与反思（正则化对比、数据增强、多模型融合、分布式加速）——所有示例均附带数据下载或自动获取脚本、详细注释及运行说明，确保可零门槛复现与扩展。
- 代码规范易读
- 统一的
.py脚本风格与详细注释，零基础也能快速上手。
- 统一的
- 前沿技术覆盖
- 最新训练方法、部署工具与优化策略，紧跟业界发展。
- 第 1 章：数据科学技术简介
- 数据价值洞察、CRISP‑DM vs TDSP 流程对比
- 第 2 章：数据可视化
- 从直方图/条形图到三维动态图的 Python 实现
- 第 3 章：完整项目流程
- 数据采集、清洗、不平衡处理、特征筛选全流程实战
- 第 4 章：探索性数据分析（EDA）
- 数据载入、缺失值/异常值检测与可视化
- 第 5 章：数据工程
- 数据清洗、特征构造、归一化／编码化／向量化
- 第 6 章：模型训练与推理
- 分类／回归／聚类算法示例，评估指标与超参调优
- 第 7 章：发布、部署与监控
- A/B 测试、API 集成、在线监控工具实战
- 第 8 章：项目反思与优化
- 正则化对比、数据增强、多模型融合、分布式优化与代码性能提升