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154千字 字数
2021-09-01 发行日期
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主编推荐语

本书致力于利用算法求解实际问题，帮助初学者理解算法背后的逻辑和数学知识。

内容简介

本书致力于利用算法求解实际问题。

第一部分介绍算法的核心内容，探讨什么是算法、如何设计算法，同时学习在算法中使用的数据结构。重点讲解排序算法、查找算法和求解图问题的算法。

第二部分讨论各种机器学习算法，包括无监督机器学习算法和传统有监督学习算法，详细讨论一些自然语言处理算法和推荐引擎。

第三部分讨论更高级的算法概念，重点介绍了密码算法和大规模算法。

本书还包含一些案例分析（如天气预测、推文聚类和电影推荐引擎），用来说明如何才能更好地应用这些算法。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 前言
  • 关于作者
  • 关于审校者
  • 第一部分 基础与核心算法
  • 第1章 算法概述
  • 1.1 什么是算法
  • 1.2 描述算法逻辑
  • 1.3 Python包简介
  • 1.4 算法设计技术
  • 1.5 性能分析
  • 1.6 验证算法
  • 1.7 小结
  • 第2章 算法中的数据结构
  • 2.1 Python中的数据结构
  • 2.2 抽象数据类型
  • 2.3 小结
  • 第3章 排序算法和查找算法
  • 3.1 排序算法简介
  • 3.2 查找算法简介
  • 3.3 实际应用
  • 3.4 小结
  • 第4章 算法设计
  • 4.1 算法设计基本概念
  • 4.2 理解算法策略
  • 4.3 实际应用——求解TSP
  • 4.4 PageRank算法
  • 4.5 了解线性规划
  • 4.6 实例——用线性规划实现产量规划
  • 4.7 小结
  • 第5章 图算法
  • 5.1 图的表示
  • 5.2 网络分析理论简介
  • 5.3 理解图的遍历
  • 5.4 实例——欺诈分析
  • 5.5 小结
  • 第二部分 机器学习算法
  • 第6章 无监督机器学习算法
  • 6.1 无监督学习简介
  • 6.2 理解聚类算法
  • 6.3 降维
  • 6.4 关联规则挖掘
  • 6.5 实例——聚类相似推文
  • 6.6 异常检测算法
  • 6.7 小结
  • 第7章 传统监督学习算法
  • 7.1 理解监督机器学习
  • 7.2 理解分类算法
  • 7.3 理解回归算法
  • 7.4 实例——预测天气
  • 7.5 小结
  • 第8章 神经网络算法
  • 8.1 理解人工神经网络
  • 8.2 人工神经网络的演化
  • 8.3 训练神经网络
  • 8.4 工具和框架
  • 8.5 迁移学习
  • 8.6 实例——用深度学习实现欺诈检测
  • 8.7 小结
  • 第9章 自然语言处理算法
  • 9.1 自然语言处理简介
  • 9.2 基于词袋的自然语言处理
  • 9.3 词嵌入简介
  • 9.4 用循环神经网络实现自然语言处理
  • 9.5 用自然语言处理实现情感分析
  • 9.6 实例——电影评论情感分析
  • 9.7 小结
  • 第10章 推荐引擎
  • 10.1 推荐系统简介
  • 10.2 推荐引擎的类型
  • 10.3 理解推荐系统的局限性
  • 10.4 实际应用领域
  • 10.5 实例——创建推荐引擎
  • 10.6 小结
  • 第三部分 高级主题
  • 第11章 数据算法
  • 11.1 数据算法简介
  • 11.2 数据存储算法简介
  • 11.3 流数据算法简介
  • 11.4 数据压缩算法简介
  • 11.5 实例——推文实时情感分析
  • 11.6 小结
  • 第12章 密码算法
  • 12.1 密码算法简介
  • 12.2 理解加密技术类型
  • 12.3 实例——机器学习模型部署时的安全问题
  • 12.4 小结
  • 第13章 大规模算法
  • 13.1 大规模算法简介
  • 13.2 并行算法设计
  • 13.3 制定多资源处理策略
  • 13.4 小结
  • 第14章 实践中要考虑的要素
  • 14.1 实践要素简介
  • 14.2 算法的可解释性
  • 14.3 理解伦理和算法
  • 14.4 减少模型偏差
  • 14.5 处理NP难问题
  • 14.6 何时使用算法
  • 14.7 小结
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。