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包郵 程序員必會(huì)的40種算法
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程序員必會(huì)的40種算法 版權(quán)信息
- ISBN：9787111690337
- 條形碼：9787111690337 ; 978-7-111-69033-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
程序員必會(huì)的40種算法 本書特色
適讀人群 ：所有程序員算法一直在計(jì)算科學(xué)和計(jì)算實(shí)踐中發(fā)揮著重要作用。除了傳統(tǒng)計(jì)算之外，使用算法解決現(xiàn)實(shí)問題的能力是開發(fā)人員和程序員必須具備的一項(xiàng)重要技能。 本書帶你了解各種算法設(shè)計(jì)技術(shù)，通過實(shí)例探索如何實(shí)現(xiàn)不同類型的算法。知識(shí)點(diǎn)眾多但簡(jiǎn)單易學(xué)，專為初學(xué)者準(zhǔn)備——忽略對(duì)算法細(xì)節(jié)的討論，僅給出每個(gè)算法的思想和原理，將重點(diǎn)放在如何用Python進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)和算法性能的比較與分析上。讀者通過學(xué)習(xí)本書，可以迅速了解算法的概念，掌握如何用開源包實(shí)現(xiàn)各種算法，并理解它們的性能、應(yīng)用領(lǐng)域和局限性，進(jìn)而對(duì)算法在計(jì)算機(jī)科學(xué)和各種應(yīng)用領(lǐng)域中的作用有整體了解。
程序員必會(huì)的40種算法 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書致力于利用算法求解實(shí)際問題。部分介紹算法的核心內(nèi)容，探討什么是算法、如何設(shè)計(jì)算法，同時(shí)學(xué)習(xí)在算法中使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。重點(diǎn)講解排序算法、查找算法和求解圖問題的算法。第二部分討論各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，詳細(xì)討論一些自然語(yǔ)言處理算法和推薦引擎。第三部分討論更不錯(cuò)的算法概念，重點(diǎn)介紹了密碼算法和大規(guī)模算法。本書還包含一些案例分析（如天氣預(yù)測(cè)、推文聚類和電影推薦引擎），用來說明如何才能更好地應(yīng)用這些算法。
程序員必會(huì)的40種算法 目錄
譯者序
前言
關(guān)于作者
關(guān)于審校者
**部分 基礎(chǔ)與核心算法
第1章 算法概述2
11 什么是算法2
12 描述算法邏輯4
121 理解偽代碼4
122 使用代碼片段6
123 制定執(zhí)行計(jì)劃6
13 Python包簡(jiǎn)介7
131 Python包8
132 通過Jupyter Notebook執(zhí)行Python9
14 算法設(shè)計(jì)技術(shù)10
141 數(shù)據(jù)維度11
142 計(jì)算維度12
15 性能分析13
151 空間復(fù)雜度分析13
152 時(shí)間復(fù)雜度分析14
153 性能評(píng)估14
154 選擇算法15
155 大O記號(hào)15
16 驗(yàn)證算法19
161 精確算法、近似算法和隨機(jī)算法19
162 可解釋性20
17 小結(jié)20
第2章 算法中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)21
21 Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)21
211 列表22
212 元組26
213 字典27
214 集合28
215 數(shù)據(jù)幀30
216 矩陣32
22 抽象數(shù)據(jù)類型33
221 向量33
222 棧34
223 隊(duì)列36
224 棧和隊(duì)列背后的基本思想37
225 樹38
23 小結(jié)40
第3章 排序算法和查找算法41
31 排序算法簡(jiǎn)介41
311 在Python中交換變量42
312 冒泡排序42
313 插入排序44
314 歸并排序46
315 希爾排序48
316 選擇排序50
32 查找算法簡(jiǎn)介51
321 線性查找52
322 二分查找52
323 插值查找53
33 實(shí)際應(yīng)用54
34 小結(jié)56
第4章 算法設(shè)計(jì)57
41 算法設(shè)計(jì)基本概念57
411 **點(diǎn)—所設(shè)計(jì)算法是否能產(chǎn)生預(yù)期的結(jié)果58
412 第二點(diǎn)—所設(shè)計(jì)算法是否是獲取結(jié)果的*佳方法58
413 第三點(diǎn)—所設(shè)計(jì)算法在更大的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)如何61
42 理解算法策略61
421 分治策略62
422 動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略64
423 貪心算法64
43 實(shí)際應(yīng)用—求解TSP65
431 使用蠻力策略66
432 使用貪心算法68
44 PageRank算法70
441 問題定義70
442 實(shí)現(xiàn)PageRank算法70
45 了解線性規(guī)劃73
46 實(shí)例—用線性規(guī)劃實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量規(guī)劃73
47 小結(jié)76
第5章 圖算法77
51 圖的表示77
511 圖的類型79
512 特殊類型的邊81
513 自我中心網(wǎng)絡(luò)82
514 社交網(wǎng)絡(luò)分析82
52 網(wǎng)絡(luò)分析理論簡(jiǎn)介83
521 理解*短路徑83
522 創(chuàng)建鄰域84
523 理解中心性度量85
524 用Python計(jì)算中心性指標(biāo)87
53 理解圖的遍歷88
531 廣度優(yōu)先搜索89
532 深度優(yōu)先搜索92
54 實(shí)例—欺詐分析93
541 進(jìn)行簡(jiǎn)單的欺詐分析96
542 瞭望塔欺詐分析法97
55 小結(jié)99
第二部分 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
第6章 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法102
61 無監(jiān)督學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介102
611 數(shù)據(jù)挖掘生命周期中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)103
612 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的當(dāng)前研究趨勢(shì)105
613 實(shí)例106
62 理解聚類算法107
621 量化相似性107
622 分層聚類113
623 評(píng)估聚類效果115
624 聚類算法的應(yīng)用115
63 降維116
631 主成分分析116
632 主成分分析的局限性118
64 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘119
641 實(shí)例119
642 市場(chǎng)購(gòu)物籃分析119
643 關(guān)聯(lián)規(guī)則120
644 排序規(guī)則122
645 關(guān)聯(lián)分析算法123
65 實(shí)例—聚類相似推文127
651 主題建模128
652 聚類128
66 異常檢測(cè)算法129
661 基于聚類的異常檢測(cè)129
662 基于密度的異常檢測(cè)129
663 基于支持向量機(jī)的異常檢測(cè)129
67 小結(jié)130
第7章 傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法131
71 理解監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)131
711 描述監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)132
712 理解使能條件134
713 區(qū)分分類器和回歸器134
72 理解分類算法135
721 分類器挑戰(zhàn)性問題135
722 評(píng)估分類器139
723 分類器的各個(gè)階段142
724 決策樹分類算法143
725 理解集成方法146
726 邏輯回歸149
727 支持向量機(jī)算法151
728 理解樸素貝葉斯算法153
729 各種分類算法的勝者156
73 理解回歸算法156
731 回歸器挑戰(zhàn)性問題156
732 線性回歸158
733 回歸樹算法162
734 梯度提升回歸算法163
735 各種回歸算法的勝者163
74 實(shí)例—預(yù)測(cè)天氣164
75 小結(jié)166
第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法167
81 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)168
82 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化169
83 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)171
831 解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)171
832 定義梯度下降172
833 激活函數(shù)173
84 工具和框架178
841 Keras178
842 理解TensorFlow181
843 理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型183
85 遷移學(xué)習(xí)185
86 實(shí)例—用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)欺詐檢測(cè)186
87 小結(jié)189
第9章 自然語(yǔ)言處理算法190
91 自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介190
展開全部
程序員必會(huì)的40種算法 作者簡(jiǎn)介
伊姆蘭·艾哈邁德（Imran Ahmad） 是一名經(jīng)過認(rèn)證的谷歌講師，多年來一直在谷歌和學(xué)習(xí)樹(Learning Tree)任教，主要教授Python、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)。他在攻讀博士學(xué)位期間基于線性規(guī)劃方法提出了名為ATSRA的新算法，用于云計(jì)算環(huán)境中資源的優(yōu)化分配。近4年來，他一直在加拿大聯(lián)邦政府的高級(jí)分析實(shí)驗(yàn)室參與一個(gè)備受關(guān)注的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。該項(xiàng)目旨在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使移民過程自動(dòng)化。他目前正致力于開發(fā)最*地使用GPU來訓(xùn)練復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的算法。
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