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| 內容簡介： |
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本书是算法入门指南，基于Python语言讲述算法实现。具体内容包括：搜索、排序和化算法；以人为本的算法，帮助人们决定如何接棒球或自助餐吃多少；先进的高级算法，比如机器学习和人工智能相关算法；古代文明时期的算法，如古埃及和俄罗斯农夫如何使用算法来实现乘法，古希腊人如何使用算法来找到公约数，以及江户时代的日本学者如何设计幻方生成算法。
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| 關於作者： |
Bradford Tuckfield，博士，数据科学家、咨询师，是《R无监督学习实战》（Applied Unsupervised Learning with R）一书的共同作者。研究成果发表在数学、商业管理和医学等领域的学术期刊。他还为杂志和政策期刊撰写文化相关的文章。
译者：唐李洋，女，博士，毕业于合肥工业大学管理科学与工程系。现就职于中国电子科技集团公司第三十八研究所，曾游学美国、香港，数据挖掘与大数据分析研究经验颇丰，在相关领域重要国际期刊及会议发表论文数篇。译有《计算机科学中的数学》、《R语言高性能编程》、《大数据猩球：海量数据处理实践指南》、《流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理》、《高可用MySQL》（第1和第2版）等书。
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| 目錄：
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1 用算法解决问题1
分析式方法2
伽利略模型2
解x策略4
内在物理学家5
算法式方法6
用脖子“思考”6
应用查普曼算法10
用算法解决问题11
小结12
2 算法简史13
俄罗斯农夫乘法（RPM）14
手工实现RPM14
用Python实现RPM18
欧几里得算法20
手工实现欧几里得算法21
用Python实现欧几里得算法21
日本幻方22
用Python创建洛书幻方23
用Python实现Kurushima算法24
小结36
3 化和小化37
设定税率37
正确步骤38
将迈步变成算法41
梯度上升存在的问题43
局部极值问题45
教育和终身收入45
沿着教育维度爬坡——正确方式47
从化到小化48
通用爬山法51
什么时候不要使用算法52
小结53
4 排序和搜索54
插入排序55
插入排序中的插入55
通过插入完成排序57
衡量算法效率59
为什么追求效率59
准确衡量时间60
计算步数61
对比众所周知的函数64
增加理论精度67
使用大O符号68
归并排序69
归并操作70
从归并到排序72
睡眠排序76
从排序到搜索78
二进制搜索78
二进制搜索的应用80
小结81
5 纯数学82
连分式82
Phi的压缩和交换83
连分式的更多知识85
生成连分式的算法86
从小数到连分式90
从分数到根数92
平方根93
巴比伦算法93
Python中的平方根95
随机数生成器96
随机的可能性96
线性同余生成器97
评价PRNG98
随机性的Diehard测试100
线性反馈移位寄存器102
小结105
6 高级优化106
旅行商问题107
问题定义107
智力对比蛮力112
近邻算法113
实现近邻搜索113
进一步改进115
贪婪算法118
引入温度函数118
模拟退火120
算法调优123
避免重大退步126
允许重置127
测试性能128
小结130
7 几何学131
邮政局长问题131
三角形基础134
高级研究生级的三角形知识137
寻找外心137
提升绘图能力140
Delaunay三角剖分141
增量生成Delaunay三角剖分143
实现Delaunay三角网146
从Delaunay到Voronoi151
小结155
8 语言157
为什么语言类算法很难157
插入空格158
定义单词列表并找到单词159
处理复合词161
检查空格间的潜在单词161
导入语料库检查有效词163
找到潜在单词的前半部分和后半部分164
短语补全168
分词并求n-gram168
我们的策略169
找到候选n 1-gram170
基于频次选择短语171
小结173
9 机器学习174
决策树174
构建决策树176
下载数据集176
查看数据177
分割数据178
更聪明的分割180
选择分裂变量182
增加深度184
评估决策树187
过度拟合问题189
改进和优化192
随机森林193
小结193
10 人工智能194
点格棋195
画棋盘196
游戏描述197
游戏得分198
博弈树及如何获胜200
构建树202
获胜205
改进209
小结210
11 勇往直前212
用算法做更多事情213
构建聊天机器人214
文本向量化216
向量相似度218
变得更快更好220
雄心勃勃的算法221
解开深的奥秘224
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