大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘凡平 著

图书标签:

• 大数据
• 机器学习
• 人工智能
• 算法
• 数据分析
• 数据挖掘
• Python
• 案例分析
• 技术
• 计算机科学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121304293

版次：1

商品编码：12033413

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：220

字数：330000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：对大数据算法感兴趣的人。

面向实际：针对现实中的问题，给出对应算法

底层讲解：详细讲解了算法的设计思路，体会大师的思想

涵盖面广：囊括常用的53种算法，用以解决各类问题

应用广泛：可用在数据挖掘、商务智能、广告与商品推荐等多个领域

内容简介

《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》介绍在互联网行业中经常涉及的算法，包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法，以及与机器学习相关的算法，包括数据分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》涉及的相关算法均为解决实际问题中的主流算法，对于工作和学习都有实际参考意义。《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》是一本算法领域内的技术参考书籍，涵盖数十种算法，通过由浅入深的介绍基础算法和机器学习算法相关理论和应用，阐述了各个算法的应用场景及算法复杂度，使读者对算法的理解不只是停留在表面，还从应用的角度提供了大量实例，使读者能够快速、高效进阶各类算法，并能够熟练应用到将来的工作实践中

。

作者简介

刘凡平，硕士，毕业于中国科学技术大学软件系统设计专业。曾任职微软亚太研发集团，从事互联网广告与分布式实时计算相关研发工作。后任职百度（中国）有限公司，并担任高级研发工程师。擅长于搜索引擎、大数据分析、分布式计算等相关研发工作，曾出版《大数据搜索引擎原理分析及编程实现》，是Iveely开源搜索引擎的主要贡献者之一，也是执着于将互联网技术演绎为艺术的完美追求者。

目录

第1章　算法基础 1
1．1　基础算法分析类型 1
1．1．1　分治法 1
1．1．2　动态规划法 2
1．1．3　回溯法 3
1．1．4　分支限界法 4
1．1．5　贪心法 4
1．2　算法性能分析 5
1．3　概率论与数理统计基础 6
1．4　距离计算 8
1．4．1 欧氏距离 8
1．4．2 马氏距离 9
1．4．3 曼哈顿距离 9
1．4．4 切比雪夫距离 9
1．4．5 闵氏距离 9
1．4．6 海明距离 10
1．5　排序算法 10
1．5．1　快速排序 11
1．5．2　归并排序 11
1．5．3　堆排序 13
1．5．4　基数排序 15
1．5．5　外排序 16
1．6　字符压缩编码 17
1．6．1　哈夫曼编码 17
1．6．2　香农-范诺编码 21
1．7　本章小结 24

第2章　数据查找与资源分配算法 25
2．1　数值查找算法 25
2．1．1　二分搜索算法 25
2．1．2　分块查找 27
2．1．3　哈希查找 28
2．2　字符串查找算法 30
2．2．1　Knuth-Morris-Pratt算法 31
2．2．2　Boyer-Moore算法 34
2．2．3　Sunday算法 37
2．3　海量数据中的查找 39
2．3．1　基于布隆过滤器查找 39
2．3．2　倒排索引查找 41
2．4　银行家算法 43
2．5　背包问题 45
2．5．1　0-1背包问题 45
2．5．2　部分背包问题 47
2．6　本章小结 47

第3章　路径分析算法 49
3．1　基于Dijkstra算法的路径分析 49
3．1．1　应用示例：极地探险 49
3．1．2　基于Dijkstra的最短路径规划 50
3．2　基于Floyd算法的路径分析 53
3．2．1　应用示例：任意两个城市之间的最短路径 53
3．2．2　Floyd原理 54
3．2．3　基于Floyd算法计算两个城市最短距离 56
3．3　基于A*算法的路径搜索 58
3．3．1　应用实例：绕过障碍区到达目的地 58
3．3．2　A*算法与最短距离计算 59
3．4　基于维特比算法的概率路径 61
3．4．1　应用实例：推断天气状态 61
3．4．2　维特比算法思想 62
3．4．3　计算天气状态 62
3．5　最长公共子序列问题 64
3．5．1　概要 64
3．5．2　最长公共子串 64
3．5．3　最长公共子序列原理 66
3．5．4　实例：求两字符串的最长公共子序列 66
3．6　本章小结 68

第4章　相似度分析算法 69
4．1　应用实例：海量网页相似度分析 69
4．2　基于Jaccard相似系数的相似度计算 70
4．2．1　计算流程 70
4．2．2　狭义Jaccard相似系数 71
4．2．3　广义Jaccard相似系数 71
4．3　基于MinHash的相似性算法 71
4．3．1　与Jaccard相似性关系 71
4．3．2　计算网页文本相似性过程 72
4．4　向量空间模型 73
4．4．1　词袋模型 73
4．4．2　TF-IDF算法 74
4．5　基于余弦相似性算法的相似度分析 76
4．5．1　原理基础 76
4．5．2　公式解析 77
4．5．3　计算网页文本相似性过程 77
4．6　基于语义主题模型的相似度算法 78
4．7　基于SimHash算法的指纹码 80
4．7．1　SimHash引入 81
4．7．2　SimHash的计算流程 81
4．7．3　计算重复信息 83
4．8　相似度算法的差异性 84
4．9　本章小结 85

第5章　数据分类算法 86
5．1　基于朴素贝叶斯分类器 86
5．1．1　有监督分类与无监督分类 87
5．1．2　应用实例：识别车厘子与樱桃 88
5．1．3　分类流程归纳 91
5．1．4　应用扩展：垃圾邮件识别 92
5．1．5　常用评价指标 96
5．2　基于AdaBoost分类器 100
5．2．1　AdaBoost概述 100
5．2．2　AdaBoost算法具体流程 101
5．2．3　AdaBoost算法的应用实例 102
5．2．4　AdaBoost算法的优点 105
5．3　基于支持向量机的分类器 105
5．3．1　线性可分与线性不可分 106
5．3．2　感知器 107
5．3．3　支持向量机 108
5．4　基于K邻近算法的分类器 109
5．4．1　应用实例：电影观众兴趣发现 109
5．4．2　核心思想 109
5．4．3　电影观众兴趣发现 110
5．5　本章小结 113

第6章　数据聚类算法 115
6．1　采用系统聚类法 115
6．1．1　概述 116
6．1．2　最短距离法 117
6．1．3　重心聚类法 119
6．1．4　动态聚类法 120
6．2　基于K-Means聚类算法 122
6．2．1　应用实例：新闻聚类 122
6．2．2　逻辑流程 123
6．2．3　实现新闻聚类分析 124
6．2．4　K-Means++ 128
6．2．5　K-中心点聚类算法 129
6．2．6　ISODATA聚类算法 130
6．3　基于密度的DBSCAN算法 131
6．4　基于BIRCH算法的聚类分析 133
6．4．1　聚类特征 133
6．4．2　聚类特征树 134
6．5　聚类与分类差异 135
6．6　本章小结 136

第7章　数据预测与估算算法 137
7．1　产生式模型与判别式模型 137
7．2　基于最大似然估计的预测 138
7．3　基于线性回归的估算 140
7．3．1　概要 140
7．3．2　最小二乘法 141
7．4　基于最大期望算法分析 143
7．5　基于隐马尔科夫模型预测 144
7．5．1　应用实例：高温天气与行为概率 144
7．5．2　原理分析 145
7．5．3　高温天气与行为概率 147
7．6　基于条件随机场的序列预测 151
7．6．1　应用实例 151
7．6．2　原理分析 151
7．6．3　条件随机场的优缺点 153
7．7　本章小结 154

第8章　数据决策分析算法 155
8．1　基于ID3算法的决策分析 156
8．1．1　信息量 156
8．1．2　信息熵 156
8．1．3　信息增益 157
8．1．4　ID3算法流程 157
8．1．5　ID3算法的应用 157
8．2　基于C4．5算法的分类决策树 159
8．2．1　概要 159
8．2．1　应用实例 159
8．3　基于分类回归树的决策划分 161
8．3．1　概要 162
8．3．2　应用实例：决策划分 163
8．3．2　剪枝 164
8．4　基于随机森林的决策分类 168
8．4．1　随机森林的特点 169
8．4．2　随机森林的构造方法 169
8．4．3　应用实例：决定车厘子的售价层次 170
8．5　本章小结 172

第9章　数据关联规则分析算法 174
9．1　基于Apriori算法的关联项分析 174
9．1．1　应用实例：超市的货架摆放问题 175
9．1．2　基本概要 175
9．1．3　算法原理 176
9．1．4　有效摆放货架 176
9．2　基于FP-Growth算法的关联性分析 179
9．2．1　构建FP树 179
9．2．2　频繁项分析 181
9．2．3　与Apripri算法比较 184
9．3　基于Eclat算法的频繁项集挖掘 184
9．4　本章小结 185

第10章　数据与推荐算法 187
10．1　概要 187
10．1．1　推荐算法发展 188
10．1．2　协同过滤推荐 189
10．2　基于Item-Based协同过滤推荐 190
10．2．1　Item-Based基本思想 190
10．2．2　Slope One实例：基于评分推荐 190
10．3　基于User-Based协同过滤推荐 193
10．3．1　应用实例：根据人群的推荐 194
10．3．2　User-Based与Item-Based对比 197
10．4　基于潜在因子算法的推荐 198
10．4．1　应用实例：新闻推荐 198
10．4．2　流行度与推荐 200
10．5　推荐算法与效果评价 201
10．6　本章小结 203

前言/序言

　　致　谢
　　本书的内容来自于我对日常学习和工作的总结，我要感谢本人曾经的导师于炯教授、叶勇教授，以及在微软和百度工作时的前辈王明雨、何绍建、黄诚，正是你们对我的悉心指导，才能使我有能力和勇气写出这本书，无论你们在哪里，凡平永远心存感激。当然还有那些曾经一起学习的同学、共事的朋友，你们曾经给予我很多无私的帮助，使我在和你们相处的过程中能够快速成长，感谢一路上有你们的陪伴，正是有你们，沿途的风景才格外美丽。
　　感谢英国的Peter Boden先生，虽然我们素未谋面，但是你却一直支持我们团队去实现自己的梦想，并连续两年无偿支持我们在Github开源社区的项目。在开源项目中，我们实现了不少有一定难度的算法，如果没有你的支持，也许我们不能正常完成相关的研发任务，更不可能去挑战搜索引擎中各类算法，尤其在人工智能领域的算法，对你的感激之情溢于言表。
　　感谢我的创业伙伴魏琪，当我提出我们一起研究人工智能技术时，你毫不犹豫地选择了和我一起艰苦创业。无论处在创业的何种困难期，你总是为团队加鼓气，你踏实和认真的工作态度让我钦佩不已，感谢你为本书的技术细节提出了真知灼见的修改意见，还有我一起工作的同学和朋友都对本书提出了改进意见，对此也表示深深的感谢。
　　感谢北京源智天下公司的吉老师及电子工业出版社的各位编辑，对本书的内容都给予了极大的帮助，对本书的出版也付出了辛苦汗水。
　　衷心感谢我的家人，感谢你们在过去一年中对我的理解和支持，为我营造了一个良好的写作环境，并鼓励我坚持认真写作，使本书能够顺利完成。
　　本书编写过程中还得到了很多朋友的支持和帮助，限于篇幅，虽然不能一一对你们表示感谢，但是我对你们一样表示感激。
　　最后，感谢这个时代给予每位有理想的人，赋予实现人生价值的机会！
　　前　言
　　中国在很早就开始了算法研究，如《周髀算经》、《九章算术》这类最具历史的算法书籍，以及后来的唐宋元明清各历史朝代也出现了如《一位算法》、《算法绪论》、《算法全书》、《算法统宗》等一系列算法名著，算法已经成为各行各业的基础研究。
　　本书通过介绍在互联网行业中经常涉及的算法包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法，以及与机器学习相关的算法包括分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。本书是一本算法领域内的技术手册，涵盖数十种算法，不仅使读者深入了解各类算法的基本理论，还从应用的角度为读者提供大量实例，使读者能够快速、高效进阶各类算法，并能够熟练应用到将来的工作实践中。
　　本书特色
　　本书不仅将目前工程应用中主流的基础算法和机器学习算法都做了详尽的介绍，还囊括了当前热门算法内容，如分类算法、聚类算法、推荐算法等。本书充分利用了最新算法的应用研究结果，从实例的角度为读者展现一个清晰的算法应用，不拘泥于算法枯燥的理论，更多地从实用价值、工程价值的角度呈现给读者。
　　本书中的算法可以广泛应用于各个领域，可以在自然语言处理研究、数据分析与挖掘、商务智能、广告与商品推荐等领域中深入应用。作者秉承数据结合算法产生价值的理论体系，在介绍算法的同时与数据紧密关联，并结合多年实际工作经验，将算法的内容阐述淋漓尽致。本书中的算法研究在当前甚至未来相当一段时间内都具有很高的实际意义。
　　本书结构
　　本书按照由浅入深、循序渐进的顺序对现代搜索引擎原理和实现进行介绍。全书共分为两大部分，共十个章节。第一部分主要针对基础领域算法的介绍和应用，包含第1章到第4章；第二部分主要针对机器学习领域算法的理论认识和实例解析，包含第5章到第10章。全书各章的主要内容如下。
　　第1章　算法基础
　　本章从算法的分析类型，如从分治法、动态规划、回溯法、分支限界法、贪心法，入手开始介绍算法内容，不仅如此还分析了算法的性能，并介绍了概率论与数理统计基础部分的内容。同时，还对算法中常用的距离计算算法、排序算法及字符串压缩编码也做了完整介绍。
　　第2章　数据查找与资源分配算法
　　本章以数据的查找和资源分配作为突破口，介绍了常用的数值查找算法，如二分查找算法、分块查找及哈希查找算法。除此之外，还介绍了常见的字符串查找算法及在海量数据中的查找算法：布隆过滤器和倒排索引查找。介绍了资源分配算法，包括常用的银行家算法和背包问题的解决算法。
　　第3章　路径分析算法
　　本章介绍的内容主要集中在路径规划算法上，包括基于Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法的路径分析方法。除了介绍传统的路径规划算法外，还介绍了维特比算法在概率中的路径选择，以及最长公共子串、最长公共子序列问题的求解算法。整个内容涵盖了绝大部分的路径选择算法。
　　第4章　相似度分析算法
　　本章介绍的内容主要集中在相似内容的分析理论和应用，从简单的Jaccard相似系数开始入手，逐步深入到MinHash相似性算法，以及后续的向量空间模型，向量空间模型已经成为众多算法的基础理论。后续还深入介绍了余弦相似性算法和基于语义主题模型的语义相似度计算方法，以及基于SimHash的指纹码重复值验证算法。
　　第5章　数据分类算法
　　本章集中介绍了数据分类算法的解决方案，从简单易于理解的朴素贝叶斯模型开始，由浅入深地介绍AdaBoost分类器及支持向量机，它们都是数据分类的有效解决方案，还对机器学习的相关基础知识做了概要介绍。最后还介绍了K邻近算法在数据分类中的应用。
　　第6章　数据聚类算法
　　本章介绍了数据聚类的相关算法，其中，无监督的聚类算法目前是研究比较热门的领域。首先介绍了传统的基于系统聚类的方法；然后介绍了基于距离计算的K-Means聚类算法及基于密度的DBSCAN算法；最后还介绍了基于BIRCH算法的聚类分析，通过聚类特征及聚类特征实现数据聚类。
　　第7章　数据预测与估算算法
　　本章介绍了数据的预测和估算的算法体系和应用范例，从产生式模型和判别式模型入手介绍各类模型的方法论。首先介绍了基于最大似然估计的预测算法，以及基于线性回归的方法、最大期望算法；然后介绍了基于隐马尔科夫模型的问题预测模型；最后介绍了基于隐马尔科夫模型的条件随机场模型。
　　第8章　数据决策分析算法
　　本章对数据决策的分析方法做了详细介绍，主要围绕决策树的理论基础展开介绍。首先介绍了基于ID3算法的决策树分析，包括信息熵、信息增益等；然后介绍了基于ID3算法扩展的C4.5算法及分类回归树模型；最后还介绍了随机森林在决策分类中的应用。介绍过程中包含了大量实例。
　　第9章　数据关联规则分析算法
　　本章主要介绍了关联规则分析方法的理论和实践。Apriori算法作为最常用的关联规则分析算法已经被广泛应用到各个领域，本章也对Apriori算法进行了深入的介绍，并对和Apriori算法同等重要的FP-Growth算法也通过实例做了详细介绍。本章最后还介绍了利用倒排文件思想的Eclat算法。
　　第10章　数据与推荐算法
　　本章主要介绍了数据与推荐算法中的应用关系，推荐算法作为目前各行各业最热门的算法之一，已经应用非常广泛。本章介绍了基于物品本身属性关系的Item-Based协同过滤推荐算法，以及基于人群的User-Based协同过滤推荐算法。除此之外，还介绍了基于流行度和潜在因子的推荐算法，以及推荐算法的效果评估相关内容。
　　本书通过对数据与算法相关理论介绍和应用，将理论和实际应用结合，并阐述了各个算法的应用场景及算法复杂度，使读者对算法的理解不仅停留在表面。由浅入深地将基础算法和机器学习算法成熟应用到各个领域，达到游刃有余的状态。但因为每个算法都存在一定的缺点，所以希望读者能充分了解、掌握各个算法，将算法的作用发挥到极致。
　　除此之外，读者也能够从本书中快速、高效地从大量数据中找出所需要的数据或其他信息，这在大数据时代起到了非常重要的作用，给读者带来极大的便利。
　　读者对象
　　★ 适合对基本算法和机器学习算法有兴趣的读者。
　　★ 适合于对数据分析和统计学有兴趣的读者。
　　★ 适合于对算法有研究的基础算法、机器学习工程师。
　　★ 适合互联网行业的不同层次从业者。
　　★ 适合于在校学习的软件或计算机专业的大学生。

算法的浪潮：驾驭大数据时代的智慧之钥 在信息如洪流般奔涌的数字时代，数据不再是沉默的旁观者，而是驱动变革、塑造未来的强大力量。而算法，正是解读这股洪流、提取其中价值的关键。本书将带您踏上一段深度探索算法奥秘的旅程，从基础理论到前沿应用，揭示其如何重塑我们的世界。 第一部分：算法的基石——理解数据与计算的语言 在深入探讨机器学习与人工智能之前，我们首先需要夯实对算法最根本的理解。本部分将从最基础的数学概念出发，为您铺陈算法世界的逻辑骨架。 数学的语言： 算法的严谨性离不开数学的支撑。我们将回顾并讲解那些在算法设计与分析中至关重要的数学工具，包括但不限于： 线性代数： 向量、矩阵、张量等概念是处理高维数据的基础，它们在图像识别、自然语言处理等领域扮演着核心角色。我们将理解矩阵运算如何高效地表达和转换数据，以及特征值和特征向量在降维和模式识别中的作用。 概率论与数理统计： 数据总是充满不确定性，理解概率分布、统计推断、假设检验等概念，是构建能够从不确定性中学习的模型的关键。我们将探讨贝叶斯定理如何更新我们的信念，以及方差、偏差等如何影响模型的泛化能力。 微积分： 优化问题是机器学习的核心，而微积分中的导数和梯度是找到最优解的利器。我们将深入理解梯度下降法及其变种，如何通过迭代调整模型参数以最小化损失函数。 计算的艺术： 算法的效率直接关系到其在实际应用中的可行性。本部分将深入讲解： 算法复杂度分析： 时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的标尺。我们将学习如何使用大O符号来分析算法的运行效率，并理解不同算法在处理大规模数据时可能出现的性能瓶颈。 数据结构： 高效的数据结构能够显著提升算法的性能。我们将探讨链表、树、图、哈希表等基本数据结构的原理及其在算法实现中的应用，了解它们如何优化数据的存储和访问。 基本算法范式： 分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等经典算法设计思想，是解决复杂问题的强大武器。我们将通过具体的例子，理解这些范式的核心思想和适用场景。 第二部分：学习的引擎——机器学习的奥秘 机器学习是赋予机器从数据中学习能力的科学，也是当前大数据时代最活跃、最具影响力的技术之一。本部分将系统地介绍机器学习的核心概念、算法模型与关键技术。 监督学习： 当我们拥有带有标签的数据时，监督学习便能大显身手。 回归算法： 预测连续数值。我们将深入学习线性回归、多项式回归，以及它们在线性模型中的扩展，例如岭回归和Lasso回归，理解它们如何通过拟合数据点来建立输入与输出之间的关系。 分类算法： 将数据划分到不同的类别。我们将详细讲解逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）等经典分类算法，理解它们各自的原理、优缺点以及适用场景，并探讨如何处理类别不平衡问题。 模型评估与选择： 如何衡量一个模型的优劣？我们将学习精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等评估指标，以及交叉验证、网格搜索等模型选择技术，确保我们构建的模型具有良好的泛化能力。 无监督学习： 在没有标签的情况下，发掘数据中的隐藏模式。 聚类算法： 将相似的数据点分组。我们将探索K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，理解它们如何通过不同的策略发现数据的内在结构，以及在市场细分、用户画像等领域的应用。 降维算法： 减少数据的维度，同时保留关键信息。主成分分析（PCA）、t-SNE等技术将帮助我们理解如何处理高维数据，可视化复杂数据集，并去除噪声。 关联规则挖掘： 发现数据项之间的有趣关联。Apriori算法等将展示如何从海量交易数据中挖掘出“啤酒与尿布”这类有价值的洞察。 强化学习： 通过与环境互动学习最优策略。 核心概念： 智能体、环境、状态、动作、奖励等基本组成部分。 关键算法： Q-learning、SARSA、深度Q网络（DQN）等，理解它们如何通过试错来学习最优决策。 应用场景： 游戏AI、机器人控制、推荐系统等，感受强化学习在解决复杂序列决策问题中的威力。 深度学习： 机器学习皇冠上的明珠，通过构建深度神经网络来模拟人脑的学习过程。 神经网络基础： 感知机、多层感知机、激活函数、反向传播算法等，理解神经网络的学习机制。 卷积神经网络（CNN）： 图像识别的利器。我们将深入解析卷积层、池化层、全连接层等组件，以及它们如何有效地提取图像特征，并应用于图像分类、目标检测等任务。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 处理序列数据的模型。我们将学习它们如何处理文本、语音等序列信息，以及在自然语言处理、机器翻译等领域的强大能力。 Transformer模型： 新一代序列处理模型。我们将了解其自注意力机制，如何突破RNN的局限，并在机器翻译、文本生成等领域取得突破性进展。 第三部分：智能的升华——人工智能的广阔图景 人工智能（AI）是赋予机器类人智能的科学与工程，它以机器学习为核心，并融合了其他多种技术，旨在让机器能够感知、理解、推理、决策和行动。本部分将为您展现AI的宏大愿景与现实应用。 自然语言处理（NLP）： 让机器理解和生成人类语言。 文本预处理： 分词、词性标注、命名实体识别等。 语言模型： N-gram模型、Word2Vec、GloVe、BERT等，理解语言模型如何捕捉词语之间的语义关系。 情感分析、机器翻译、文本摘要、问答系统： NLP在实际中的应用，让机器与人类的交流更加顺畅。 计算机视觉： 让机器“看懂”世界。 图像识别与分类： 识别图像中的物体。 目标检测与分割： 精确定位图像中的目标并区分背景。 人脸识别、图像生成： 计算机视觉在安防、娱乐等领域的应用。 智能推荐系统： 个性化内容的推送。 协同过滤： 基于用户行为的推荐。 基于内容的推荐： 基于物品属性的推荐。 混合推荐系统： 结合多种方法的优势。 冷启动问题与解决方案： 如何在用户或物品信息不足的情况下进行推荐。 专家系统与知识图谱： 模拟人类专家的决策过程，构建结构化的知识体系。 知识表示： 如何将知识以机器可读的方式存储。 推理引擎： 如何利用知识进行推理和决策。 知识图谱的构建与应用： 在搜索、问答、智能助手等领域的关键作用。 AI伦理与社会影响： 伴随着AI的飞速发展，我们必须审视其带来的挑战。 偏见与公平性： AI模型中的偏见如何产生，以及如何确保公平性。 隐私与安全： 数据隐私在AI时代的保护。 就业与社会结构： AI对就业市场和人类社会可能带来的颠覆性影响。 负责任的AI发展： 探讨AI发展的伦理框架和监管机制。 第四部分：算法的实践——典型应用场景剖析 理论的学习最终是为了指导实践。本部分将通过一系列典型案例，深入剖析算法在不同领域的实际应用，让您更直观地理解算法的强大力量。 金融领域的算法应用： 量化交易： 利用算法进行高频交易、套利交易。 信用评分与风险评估： 通过模型预测客户的信用风险。 欺诈检测： 识别异常交易行为。 医疗健康领域的算法应用： 疾病诊断与预测： 通过医学影像和患者数据辅助诊断。 药物研发： 加速新药的发现与设计。 个性化医疗： 根据个体基因和健康数据制定治疗方案。 交通物流领域的算法应用： 路径规划与优化： 提升物流效率，减少运输成本。 自动驾驶： 融合感知、决策、控制的复杂系统。 交通流量预测与管理： 缓解城市交通拥堵。 互联网行业的算法应用： 搜索引擎： 核心的搜索算法与排名机制。 社交媒体： 内容推荐、好友推荐、信息过滤。 电子商务： 商品推荐、价格优化、用户行为分析。 结语：拥抱算法，智领未来 大数据时代的算法，不仅是枯燥的数学公式和复杂的代码，更是洞察世界、解决问题的智慧之钥。本书旨在为您提供一个全面、深入的视角，帮助您理解算法的本质，掌握核心技术，并预见其未来的发展趋势。无论您是希望深入了解技术细节的从业者，还是对AI充满好奇的学习者，亦或是希望拥抱变革的决策者，本书都将是您在大数据时代乘风破浪、智领未来的得力伙伴。让我们一起，在算法的浪潮中，发现无限可能。

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初次接触这本书，我被其严谨的排版和细致的章节划分所吸引。从目录上看，它似乎循序渐进地带领读者进入算法的世界。第一部分着重于基础概念的铺垫，例如统计学原理、概率论在数据分析中的作用，以及一些基本的算法模型，比如线性回归、逻辑回归等。作者似乎非常注重打牢根基，这一点我非常赞赏，因为很多时候，对后续更复杂内容的理解，都依赖于对基础知识的掌握。接着，它会深入到机器学习的核心，从监督学习、无监督学习到强化学习，每个部分都用详实的图表和数学公式来解释其工作原理。我尤其期待书中关于“典型实例”的部分，比如如何利用机器学习来预测股票价格，如何通过图像识别来区分猫狗，或者如何构建一个推荐系统来提升用户体验。这些具体的应用场景，往往能让抽象的技术变得生动有趣，也更容易理解算法的实际价值。这本书的书名本身就给人一种“干货满满”的感觉，没有华而不实的宣传，只是直截了当地告诉你它将要讲解的内容，这让我觉得这是一本值得投入时间和精力去钻研的书籍，能够帮助我建立起对大数据时代下算法的系统性认知。

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拿到这本书，我的第一感受是它的专业性和深度。从书名《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》可以看出，它并非一本泛泛而谈的入门读物，而是旨在深入剖析大数据时代的核心驱动力——算法。我一直对机器学习和人工智能的概念有所耳闻，但总觉得隔着一层迷雾，无法真正理解其背后的逻辑和运作机制。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。我希望它能详细地解释“大数据”究竟包含哪些要素，为何它对算法的发展如此重要；机器学习的各种算法，例如决策树、支持向量机、神经网络等，是如何从数据中学习规律的；以及人工智能是如何在机器学习的基础上，实现更高级的智能行为，比如自然语言处理、计算机视觉等。更令我期待的是“典型实例”部分，我希望书中能够列举一些现实生活中非常贴近我们日常的案例，比如智能客服的问答逻辑、电商平台的个性化推荐算法、自动驾驶汽车的感知和决策系统等。通过这些生动的例子，我希望能更直观地理解这些前沿技术是如何改变我们的生活，以及它们在不同行业中的应用前景。

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这本书的体量相当可观，封面设计简洁大气，书名“大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例”直击主题，给我一种沉甸甸的知识感。我一直对人工智能和机器学习领域抱有浓厚的兴趣，但往往苦于资料的碎片化和理论的晦涩。这本书的结构似乎能够系统地解决这个问题。我期待它能从最基础的“算法”概念入手，解释其在处理海量数据时扮演的关键角色。紧接着，将详细阐述机器学习的各种范式，如监督学习、无监督学习、强化学习，以及它们各自适用的场景和代表性的算法。而“人工智能”部分，我希望能够看到作者如何将机器学习的成果进一步升华，探讨更高级的智能应用，如自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。最让我感到兴奋的是“典型实例”这一板块，这部分内容往往能将抽象的技术概念转化为具体可见的成果。我希望能读到关于智能推荐系统如何运作，或者人脸识别技术背后的算法原理，亦或是智能语音助手如何理解和回应人类指令的详细剖析。这本书仿佛是一本打开未来科技大门的指南，我希望它能带领我全面而深入地理解大数据时代下的算法生态。

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第一眼看到这本书的封面，我就被它沉稳而又不失科技感的配色和设计吸引了。书名《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》更是直击我一直以来非常关注的技术热点。我一直对算法这个概念充满好奇，但又觉得它似乎离我们普通人的生活比较遥远，更多的是在科技新闻中听到。这本书给我一种能够深入浅出地讲解这些概念的信心。我期待它能够从最基础的数学和统计学原理讲起，逐步引导读者理解什么是算法，以及它在处理海量数据时是如何发挥作用的。特别让我感兴趣的是“机器学习”和“人工智能”这两个部分。我希望能够看到各种机器学习算法的详细介绍，例如它们是如何通过数据进行学习和优化的，以及人工智能又是如何在这些基础上实现更复杂的认知和决策能力。书中提到的“典型实例”更是让我眼前一亮，我相信通过这些具体的应用案例，我能够更直观地理解这些抽象的技术是如何影响我们现实生活的，比如智能家居的运作原理、金融领域的风险控制、医疗诊断的辅助工具等等。这本书仿佛是一条清晰的路径，将我从对大数据和算法的模糊认知，引导向一个清晰、有条理、且充满实践意义的理解。

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这本书的包装设计非常吸引人，硬壳封面，色彩沉稳又不失现代感，书名《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》用一种醒目的字体呈现，配上抽象的几何图形，整体散发出一种专业而又充满探索意味的氛围。拿到手里，份量也相当可观，厚实的纸张，印刷清晰，阅读起来眼睛不容易疲劳。我一直对大数据和人工智能领域非常感兴趣，但又担心市面上很多书籍过于理论化，晦涩难懂，让人望而却步。这本书的书名恰好点出了核心内容，并且“典型实例”的字眼更是让我看到了将抽象概念具象化的希望。翻开扉页，作者的介绍也显得十分专业，让我对接下来的内容充满了期待。我迫不及待地想深入了解算法如何在海量数据中挖掘价值，机器学习又是如何让机器变得“智能”起来，以及人工智能在现实生活中到底有哪些精彩的应用。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一扇通往未来科技大门的钥匙，我希望通过它，能够更清晰地描绘出大数据时代下，算法、机器学习和人工智能三者之间相互关联、相互促进的复杂图景，并且能在实际案例中找到共鸣，将理论知识转化为对现实世界更深刻的理解。

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讲得比较详细，很有帮助。。。。。。。。。

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快递很快，有活动便宜买的，很实惠！

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老实说还没看，这本书是我学习基础教材之后，进阶用的。不过从目录看应该还不错。

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不错的书籍，精神粮食，没事时随便看看

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哦困陌陌摸摸哦哦陌陌摸摸哦哦摸摸哦哦弄陌陌摸摸

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没看，囤书中

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好好好好好好

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大数据时代的算法，学习一下