大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

劉凡平 著

圖書標籤:

• 大數據
• 機器學習
• 人工智能
• 算法
• 數據分析
• 數據挖掘
• Python
• 案例分析
• 技術
• 計算機科學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121304293

版次：1

商品編碼：12033413

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：220

字數：330000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：對大數據算法感興趣的人。

麵嚮實際：針對現實中的問題，給齣對應算法

底層講解：詳細講解瞭算法的設計思路，體會大師的思想

涵蓋麵廣：囊括常用的53種算法，用以解決各類問題

應用廣泛：可用在數據挖掘、商務智能、廣告與商品推薦等多個領域

內容簡介

《大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例》介紹在互聯網行業中經常涉及的算法，包括排序算法、查找算法、資源分配算法、路徑分析算法、相似度分析算法，以及與機器學習相關的算法，包括數據分類算法、聚類算法、預測與估算算法、決策算法、關聯規則分析算法及推薦算法。《大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例》涉及的相關算法均為解決實際問題中的主流算法，對於工作和學習都有實際參考意義。《大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例》是一本算法領域內的技術參考書籍，涵蓋數十種算法，通過由淺入深的介紹基礎算法和機器學習算法相關理論和應用，闡述瞭各個算法的應用場景及算法復雜度，使讀者對算法的理解不隻是停留在錶麵，還從應用的角度提供瞭大量實例，使讀者能夠快速、高效進階各類算法，並能夠熟練應用到將來的工作實踐中

。

作者簡介

劉凡平，碩士，畢業於中國科學技術大學軟件係統設計專業。曾任職微軟亞太研發集團，從事互聯網廣告與分布式實時計算相關研發工作。後任職百度（中國）有限公司，並擔任高級研發工程師。擅長於搜索引擎、大數據分析、分布式計算等相關研發工作，曾齣版《大數據搜索引擎原理分析及編程實現》，是Iveely開源搜索引擎的主要貢獻者之一，也是執著於將互聯網技術演繹為藝術的完美追求者。

目錄

第1章　算法基礎 1
1．1　基礎算法分析類型 1
1．1．1　分治法 1
1．1．2　動態規劃法 2
1．1．3　迴溯法 3
1．1．4　分支限界法 4
1．1．5　貪心法 4
1．2　算法性能分析 5
1．3　概率論與數理統計基礎 6
1．4　距離計算 8
1．4．1 歐氏距離 8
1．4．2 馬氏距離 9
1．4．3 曼哈頓距離 9
1．4．4 切比雪夫距離 9
1．4．5 閔氏距離 9
1．4．6 海明距離 10
1．5　排序算法 10
1．5．1　快速排序 11
1．5．2　歸並排序 11
1．5．3　堆排序 13
1．5．4　基數排序 15
1．5．5　外排序 16
1．6　字符壓縮編碼 17
1．6．1　哈夫曼編碼 17
1．6．2　香農-範諾編碼 21
1．7　本章小結 24

第2章　數據查找與資源分配算法 25
2．1　數值查找算法 25
2．1．1　二分搜索算法 25
2．1．2　分塊查找 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　海量數據中的查找 39
2．3．1　基於布隆過濾器查找 39
2．3．2　倒排索引查找 41
2．4　銀行傢算法 43
2．5　背包問題 45
2．5．1　0-1背包問題 45
2．5．2　部分背包問題 47
2．6　本章小結 47

第3章　路徑分析算法 49
3．1　基於Dijkstra算法的路徑分析 49
3．1．1　應用示例：極地探險 49
3．1．2　基於Dijkstra的最短路徑規劃 50
3．2　基於Floyd算法的路徑分析 53
3．2．1　應用示例：任意兩個城市之間的最短路徑 53
3．2．2　Floyd原理 54
3．2．3　基於Floyd算法計算兩個城市最短距離 56
3．3　基於A*算法的路徑搜索 58
3．3．1　應用實例：繞過障礙區到達目的地 58
3．3．2　A*算法與最短距離計算 59
3．4　基於維特比算法的概率路徑 61
3．4．1　應用實例：推斷天氣狀態 61
3．4．2　維特比算法思想 62
3．4．3　計算天氣狀態 62
3．5　最長公共子序列問題 64
3．5．1　概要 64
3．5．2　最長公共子串 64
3．5．3　最長公共子序列原理 66
3．5．4　實例：求兩字符串的最長公共子序列 66
3．6　本章小結 68

第4章　相似度分析算法 69
4．1　應用實例：海量網頁相似度分析 69
4．2　基於Jaccard相似係數的相似度計算 70
4．2．1　計算流程 70
4．2．2　狹義Jaccard相似係數 71
4．2．3　廣義Jaccard相似係數 71
4．3　基於MinHash的相似性算法 71
4．3．1　與Jaccard相似性關係 71
4．3．2　計算網頁文本相似性過程 72
4．4　嚮量空間模型 73
4．4．1　詞袋模型 73
4．4．2　TF-IDF算法 74
4．5　基於餘弦相似性算法的相似度分析 76
4．5．1　原理基礎 76
4．5．2　公式解析 77
4．5．3　計算網頁文本相似性過程 77
4．6　基於語義主題模型的相似度算法 78
4．7　基於SimHash算法的指紋碼 80
4．7．1　SimHash引入 81
4．7．2　SimHash的計算流程 81
4．7．3　計算重復信息 83
4．8　相似度算法的差異性 84
4．9　本章小結 85

第5章　數據分類算法 86
5．1　基於樸素貝葉斯分類器 86
5．1．1　有監督分類與無監督分類 87
5．1．2　應用實例：識彆車厘子與櫻桃 88
5．1．3　分類流程歸納 91
5．1．4　應用擴展：垃圾郵件識彆 92
5．1．5　常用評價指標 96
5．2　基於AdaBoost分類器 100
5．2．1　AdaBoost概述 100
5．2．2　AdaBoost算法具體流程 101
5．2．3　AdaBoost算法的應用實例 102
5．2．4　AdaBoost算法的優點 105
5．3　基於支持嚮量機的分類器 105
5．3．1　綫性可分與綫性不可分 106
5．3．2　感知器 107
5．3．3　支持嚮量機 108
5．4　基於K鄰近算法的分類器 109
5．4．1　應用實例：電影觀眾興趣發現 109
5．4．2　核心思想 109
5．4．3　電影觀眾興趣發現 110
5．5　本章小結 113

第6章　數據聚類算法 115
6．1　采用係統聚類法 115
6．1．1　概述 116
6．1．2　最短距離法 117
6．1．3　重心聚類法 119
6．1．4　動態聚類法 120
6．2　基於K-Means聚類算法 122
6．2．1　應用實例：新聞聚類 122
6．2．2　邏輯流程 123
6．2．3　實現新聞聚類分析 124
6．2．4　K-Means++ 128
6．2．5　K-中心點聚類算法 129
6．2．6　ISODATA聚類算法 130
6．3　基於密度的DBSCAN算法 131
6．4　基於BIRCH算法的聚類分析 133
6．4．1　聚類特徵 133
6．4．2　聚類特徵樹 134
6．5　聚類與分類差異 135
6．6　本章小結 136

第7章　數據預測與估算算法 137
7．1　産生式模型與判彆式模型 137
7．2　基於最大似然估計的預測 138
7．3　基於綫性迴歸的估算 140
7．3．1　概要 140
7．3．2　最小二乘法 141
7．4　基於最大期望算法分析 143
7．5　基於隱馬爾科夫模型預測 144
7．5．1　應用實例：高溫天氣與行為概率 144
7．5．2　原理分析 145
7．5．3　高溫天氣與行為概率 147
7．6　基於條件隨機場的序列預測 151
7．6．1　應用實例 151
7．6．2　原理分析 151
7．6．3　條件隨機場的優缺點 153
7．7　本章小結 154

第8章　數據決策分析算法 155
8．1　基於ID3算法的決策分析 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算法的應用 157
8．2　基於C4．5算法的分類決策樹 159
8．2．1　概要 159
8．2．1　應用實例 159
8．3　基於分類迴歸樹的決策劃分 161
8．3．1　概要 162
8．3．2　應用實例：決策劃分 163
8．3．2　剪枝 164
8．4　基於隨機森林的決策分類 168
8．4．1　隨機森林的特點 169
8．4．2　隨機森林的構造方法 169
8．4．3　應用實例：決定車厘子的售價層次 170
8．5　本章小結 172

第9章　數據關聯規則分析算法 174
9．1　基於Apriori算法的關聯項分析 174
9．1．1　應用實例：超市的貨架擺放問題 175
9．1．2　基本概要 175
9．1．3　算法原理 176
9．1．4　有效擺放貨架 176
9．2　基於FP-Growth算法的關聯性分析 179
9．2．1　構建FP樹 179
9．2．2　頻繁項分析 181
9．2．3　與Apripri算法比較 184
9．3　基於Eclat算法的頻繁項集挖掘 184
9．4　本章小結 185

第10章　數據與推薦算法 187
10．1　概要 187
10．1．1　推薦算法發展 188
10．1．2　協同過濾推薦 189
10．2　基於Item-Based協同過濾推薦 190
10．2．1　Item-Based基本思想 190
10．2．2　Slope One實例：基於評分推薦 190
10．3　基於User-Based協同過濾推薦 193
10．3．1　應用實例：根據人群的推薦 194
10．3．2　User-Based與Item-Based對比 197
10．4　基於潛在因子算法的推薦 198
10．4．1　應用實例：新聞推薦 198
10．4．2　流行度與推薦 200
10．5　推薦算法與效果評價 201
10．6　本章小結 203

前言/序言

　　緻　謝
　　本書的內容來自於我對日常學習和工作的總結，我要感謝本人曾經的導師於炯教授、葉勇教授，以及在微軟和百度工作時的前輩王明雨、何紹建、黃誠，正是你們對我的悉心指導，纔能使我有能力和勇氣寫齣這本書，無論你們在哪裏，凡平永遠心存感激。當然還有那些曾經一起學習的同學、共事的朋友，你們曾經給予我很多無私的幫助，使我在和你們相處的過程中能夠快速成長，感謝一路上有你們的陪伴，正是有你們，沿途的風景纔格外美麗。
　　感謝英國的Peter Boden先生，雖然我們素未謀麵，但是你卻一直支持我們團隊去實現自己的夢想，並連續兩年無償支持我們在Github開源社區的項目。在開源項目中，我們實現瞭不少有一定難度的算法，如果沒有你的支持，也許我們不能正常完成相關的研發任務，更不可能去挑戰搜索引擎中各類算法，尤其在人工智能領域的算法，對你的感激之情溢於言錶。
　　感謝我的創業夥伴魏琪，當我提齣我們一起研究人工智能技術時，你毫不猶豫地選擇瞭和我一起艱苦創業。無論處在創業的何種睏難期，你總是為團隊加鼓氣，你踏實和認真的工作態度讓我欽佩不已，感謝你為本書的技術細節提齣瞭真知灼見的修改意見，還有我一起工作的同學和朋友都對本書提齣瞭改進意見，對此也錶示深深的感謝。
　　感謝北京源智天下公司的吉老師及電子工業齣版社的各位編輯，對本書的內容都給予瞭極大的幫助，對本書的齣版也付齣瞭辛苦汗水。
　　衷心感謝我的傢人，感謝你們在過去一年中對我的理解和支持，為我營造瞭一個良好的寫作環境，並鼓勵我堅持認真寫作，使本書能夠順利完成。
　　本書編寫過程中還得到瞭很多朋友的支持和幫助，限於篇幅，雖然不能一一對你們錶示感謝，但是我對你們一樣錶示感激。
　　最後，感謝這個時代給予每位有理想的人，賦予實現人生價值的機會！
　　前　言
　　中國在很早就開始瞭算法研究，如《周髀算經》、《九章算術》這類最具曆史的算法書籍，以及後來的唐宋元明清各曆史朝代也齣現瞭如《一位算法》、《算法緒論》、《算法全書》、《算法統宗》等一係列算法名著，算法已經成為各行各業的基礎研究。
　　本書通過介紹在互聯網行業中經常涉及的算法包括排序算法、查找算法、資源分配算法、路徑分析算法、相似度分析算法，以及與機器學習相關的算法包括分類算法、聚類算法、預測與估算算法、決策算法、關聯規則分析算法及推薦算法。本書是一本算法領域內的技術手冊，涵蓋數十種算法，不僅使讀者深入瞭解各類算法的基本理論，還從應用的角度為讀者提供大量實例，使讀者能夠快速、高效進階各類算法，並能夠熟練應用到將來的工作實踐中。
　　本書特色
　　本書不僅將目前工程應用中主流的基礎算法和機器學習算法都做瞭詳盡的介紹，還囊括瞭當前熱門算法內容，如分類算法、聚類算法、推薦算法等。本書充分利用瞭最新算法的應用研究結果，從實例的角度為讀者展現一個清晰的算法應用，不拘泥於算法枯燥的理論，更多地從實用價值、工程價值的角度呈現給讀者。
　　本書中的算法可以廣泛應用於各個領域，可以在自然語言處理研究、數據分析與挖掘、商務智能、廣告與商品推薦等領域中深入應用。作者秉承數據結閤算法産生價值的理論體係，在介紹算法的同時與數據緊密關聯，並結閤多年實際工作經驗，將算法的內容闡述淋灕盡緻。本書中的算法研究在當前甚至未來相當一段時間內都具有很高的實際意義。
　　本書結構
　　本書按照由淺入深、循序漸進的順序對現代搜索引擎原理和實現進行介紹。全書共分為兩大部分，共十個章節。第一部分主要針對基礎領域算法的介紹和應用，包含第1章到第4章；第二部分主要針對機器學習領域算法的理論認識和實例解析，包含第5章到第10章。全書各章的主要內容如下。
　　第1章　算法基礎
　　本章從算法的分析類型，如從分治法、動態規劃、迴溯法、分支限界法、貪心法，入手開始介紹算法內容，不僅如此還分析瞭算法的性能，並介紹瞭概率論與數理統計基礎部分的內容。同時，還對算法中常用的距離計算算法、排序算法及字符串壓縮編碼也做瞭完整介紹。
　　第2章　數據查找與資源分配算法
　　本章以數據的查找和資源分配作為突破口，介紹瞭常用的數值查找算法，如二分查找算法、分塊查找及哈希查找算法。除此之外，還介紹瞭常見的字符串查找算法及在海量數據中的查找算法：布隆過濾器和倒排索引查找。介紹瞭資源分配算法，包括常用的銀行傢算法和背包問題的解決算法。
　　第3章　路徑分析算法
　　本章介紹的內容主要集中在路徑規劃算法上，包括基於Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法的路徑分析方法。除瞭介紹傳統的路徑規劃算法外，還介紹瞭維特比算法在概率中的路徑選擇，以及最長公共子串、最長公共子序列問題的求解算法。整個內容涵蓋瞭絕大部分的路徑選擇算法。
　　第4章　相似度分析算法
　　本章介紹的內容主要集中在相似內容的分析理論和應用，從簡單的Jaccard相似係數開始入手，逐步深入到MinHash相似性算法，以及後續的嚮量空間模型，嚮量空間模型已經成為眾多算法的基礎理論。後續還深入介紹瞭餘弦相似性算法和基於語義主題模型的語義相似度計算方法，以及基於SimHash的指紋碼重復值驗證算法。
　　第5章　數據分類算法
　　本章集中介紹瞭數據分類算法的解決方案，從簡單易於理解的樸素貝葉斯模型開始，由淺入深地介紹AdaBoost分類器及支持嚮量機，它們都是數據分類的有效解決方案，還對機器學習的相關基礎知識做瞭概要介紹。最後還介紹瞭K鄰近算法在數據分類中的應用。
　　第6章　數據聚類算法
　　本章介紹瞭數據聚類的相關算法，其中，無監督的聚類算法目前是研究比較熱門的領域。首先介紹瞭傳統的基於係統聚類的方法；然後介紹瞭基於距離計算的K-Means聚類算法及基於密度的DBSCAN算法；最後還介紹瞭基於BIRCH算法的聚類分析，通過聚類特徵及聚類特徵實現數據聚類。
　　第7章　數據預測與估算算法
　　本章介紹瞭數據的預測和估算的算法體係和應用範例，從産生式模型和判彆式模型入手介紹各類模型的方法論。首先介紹瞭基於最大似然估計的預測算法，以及基於綫性迴歸的方法、最大期望算法；然後介紹瞭基於隱馬爾科夫模型的問題預測模型；最後介紹瞭基於隱馬爾科夫模型的條件隨機場模型。
　　第8章　數據決策分析算法
　　本章對數據決策的分析方法做瞭詳細介紹，主要圍繞決策樹的理論基礎展開介紹。首先介紹瞭基於ID3算法的決策樹分析，包括信息熵、信息增益等；然後介紹瞭基於ID3算法擴展的C4.5算法及分類迴歸樹模型；最後還介紹瞭隨機森林在決策分類中的應用。介紹過程中包含瞭大量實例。
　　第9章　數據關聯規則分析算法
　　本章主要介紹瞭關聯規則分析方法的理論和實踐。Apriori算法作為最常用的關聯規則分析算法已經被廣泛應用到各個領域，本章也對Apriori算法進行瞭深入的介紹，並對和Apriori算法同等重要的FP-Growth算法也通過實例做瞭詳細介紹。本章最後還介紹瞭利用倒排文件思想的Eclat算法。
　　第10章　數據與推薦算法
　　本章主要介紹瞭數據與推薦算法中的應用關係，推薦算法作為目前各行各業最熱門的算法之一，已經應用非常廣泛。本章介紹瞭基於物品本身屬性關係的Item-Based協同過濾推薦算法，以及基於人群的User-Based協同過濾推薦算法。除此之外，還介紹瞭基於流行度和潛在因子的推薦算法，以及推薦算法的效果評估相關內容。
　　本書通過對數據與算法相關理論介紹和應用，將理論和實際應用結閤，並闡述瞭各個算法的應用場景及算法復雜度，使讀者對算法的理解不僅停留在錶麵。由淺入深地將基礎算法和機器學習算法成熟應用到各個領域，達到遊刃有餘的狀態。但因為每個算法都存在一定的缺點，所以希望讀者能充分瞭解、掌握各個算法，將算法的作用發揮到極緻。
　　除此之外，讀者也能夠從本書中快速、高效地從大量數據中找齣所需要的數據或其他信息，這在大數據時代起到瞭非常重要的作用，給讀者帶來極大的便利。
　　讀者對象
　　★ 適閤對基本算法和機器學習算法有興趣的讀者。
　　★ 適閤於對數據分析和統計學有興趣的讀者。
　　★ 適閤於對算法有研究的基礎算法、機器學習工程師。
　　★ 適閤互聯網行業的不同層次從業者。
　　★ 適閤於在校學習的軟件或計算機專業的大學生。

算法的浪潮：駕馭大數據時代的智慧之鑰 在信息如洪流般奔湧的數字時代，數據不再是沉默的旁觀者，而是驅動變革、塑造未來的強大力量。而算法，正是解讀這股洪流、提取其中價值的關鍵。本書將帶您踏上一段深度探索算法奧秘的旅程，從基礎理論到前沿應用，揭示其如何重塑我們的世界。 第一部分：算法的基石——理解數據與計算的語言 在深入探討機器學習與人工智能之前，我們首先需要夯實對算法最根本的理解。本部分將從最基礎的數學概念齣發，為您鋪陳算法世界的邏輯骨架。 數學的語言： 算法的嚴謹性離不開數學的支撐。我們將迴顧並講解那些在算法設計與分析中至關重要的數學工具，包括但不限於： 綫性代數： 嚮量、矩陣、張量等概念是處理高維數據的基礎，它們在圖像識彆、自然語言處理等領域扮演著核心角色。我們將理解矩陣運算如何高效地錶達和轉換數據，以及特徵值和特徵嚮量在降維和模式識彆中的作用。 概率論與數理統計： 數據總是充滿不確定性，理解概率分布、統計推斷、假設檢驗等概念，是構建能夠從不確定性中學習的模型的關鍵。我們將探討貝葉斯定理如何更新我們的信念，以及方差、偏差等如何影響模型的泛化能力。 微積分： 優化問題是機器學習的核心，而微積分中的導數和梯度是找到最優解的利器。我們將深入理解梯度下降法及其變種，如何通過迭代調整模型參數以最小化損失函數。 計算的藝術： 算法的效率直接關係到其在實際應用中的可行性。本部分將深入講解： 算法復雜度分析： 時間復雜度和空間復雜度是衡量算法效率的標尺。我們將學習如何使用大O符號來分析算法的運行效率，並理解不同算法在處理大規模數據時可能齣現的性能瓶頸。 數據結構： 高效的數據結構能夠顯著提升算法的性能。我們將探討鏈錶、樹、圖、哈希錶等基本數據結構的原理及其在算法實現中的應用，瞭解它們如何優化數據的存儲和訪問。 基本算法範式： 分治法、動態規劃、貪心算法、迴溯法等經典算法設計思想，是解決復雜問題的強大武器。我們將通過具體的例子，理解這些範式的核心思想和適用場景。 第二部分：學習的引擎——機器學習的奧秘 機器學習是賦予機器從數據中學習能力的科學，也是當前大數據時代最活躍、最具影響力的技術之一。本部分將係統地介紹機器學習的核心概念、算法模型與關鍵技術。 監督學習： 當我們擁有帶有標簽的數據時，監督學習便能大顯身手。 迴歸算法： 預測連續數值。我們將深入學習綫性迴歸、多項式迴歸，以及它們在綫性模型中的擴展，例如嶺迴歸和Lasso迴歸，理解它們如何通過擬閤數據點來建立輸入與輸齣之間的關係。 分類算法： 將數據劃分到不同的類彆。我們將詳細講解邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K近鄰（KNN）等經典分類算法，理解它們各自的原理、優缺點以及適用場景，並探討如何處理類彆不平衡問題。 模型評估與選擇： 如何衡量一個模型的優劣？我們將學習精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等評估指標，以及交叉驗證、網格搜索等模型選擇技術，確保我們構建的模型具有良好的泛化能力。 無監督學習： 在沒有標簽的情況下，發掘數據中的隱藏模式。 聚類算法： 將相似的數據點分組。我們將探索K-Means、DBSCAN、層次聚類等算法，理解它們如何通過不同的策略發現數據的內在結構，以及在市場細分、用戶畫像等領域的應用。 降維算法： 減少數據的維度，同時保留關鍵信息。主成分分析（PCA）、t-SNE等技術將幫助我們理解如何處理高維數據，可視化復雜數據集，並去除噪聲。 關聯規則挖掘： 發現數據項之間的有趣關聯。Apriori算法等將展示如何從海量交易數據中挖掘齣“啤酒與尿布”這類有價值的洞察。 強化學習： 通過與環境互動學習最優策略。 核心概念： 智能體、環境、狀態、動作、奬勵等基本組成部分。 關鍵算法： Q-learning、SARSA、深度Q網絡（DQN）等，理解它們如何通過試錯來學習最優決策。 應用場景： 遊戲AI、機器人控製、推薦係統等，感受強化學習在解決復雜序列決策問題中的威力。 深度學習： 機器學習皇冠上的明珠，通過構建深度神經網絡來模擬人腦的學習過程。 神經網絡基礎： 感知機、多層感知機、激活函數、反嚮傳播算法等，理解神經網絡的學習機製。 捲積神經網絡（CNN）： 圖像識彆的利器。我們將深入解析捲積層、池化層、全連接層等組件，以及它們如何有效地提取圖像特徵，並應用於圖像分類、目標檢測等任務。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 處理序列數據的模型。我們將學習它們如何處理文本、語音等序列信息，以及在自然語言處理、機器翻譯等領域的強大能力。 Transformer模型： 新一代序列處理模型。我們將瞭解其自注意力機製，如何突破RNN的局限，並在機器翻譯、文本生成等領域取得突破性進展。 第三部分：智能的升華——人工智能的廣闊圖景 人工智能（AI）是賦予機器類人智能的科學與工程，它以機器學習為核心，並融閤瞭其他多種技術，旨在讓機器能夠感知、理解、推理、決策和行動。本部分將為您展現AI的宏大願景與現實應用。 自然語言處理（NLP）： 讓機器理解和生成人類語言。 文本預處理： 分詞、詞性標注、命名實體識彆等。 語言模型： N-gram模型、Word2Vec、GloVe、BERT等，理解語言模型如何捕捉詞語之間的語義關係。 情感分析、機器翻譯、文本摘要、問答係統： NLP在實際中的應用，讓機器與人類的交流更加順暢。 計算機視覺： 讓機器“看懂”世界。 圖像識彆與分類： 識彆圖像中的物體。 目標檢測與分割： 精確定位圖像中的目標並區分背景。 人臉識彆、圖像生成： 計算機視覺在安防、娛樂等領域的應用。 智能推薦係統： 個性化內容的推送。 協同過濾： 基於用戶行為的推薦。 基於內容的推薦： 基於物品屬性的推薦。 混閤推薦係統： 結閤多種方法的優勢。 冷啓動問題與解決方案： 如何在用戶或物品信息不足的情況下進行推薦。 專傢係統與知識圖譜： 模擬人類專傢的決策過程，構建結構化的知識體係。 知識錶示： 如何將知識以機器可讀的方式存儲。 推理引擎： 如何利用知識進行推理和決策。 知識圖譜的構建與應用： 在搜索、問答、智能助手等領域的關鍵作用。 AI倫理與社會影響： 伴隨著AI的飛速發展，我們必須審視其帶來的挑戰。 偏見與公平性： AI模型中的偏見如何産生，以及如何確保公平性。 隱私與安全： 數據隱私在AI時代的保護。 就業與社會結構： AI對就業市場和人類社會可能帶來的顛覆性影響。 負責任的AI發展： 探討AI發展的倫理框架和監管機製。 第四部分：算法的實踐——典型應用場景剖析 理論的學習最終是為瞭指導實踐。本部分將通過一係列典型案例，深入剖析算法在不同領域的實際應用，讓您更直觀地理解算法的強大力量。 金融領域的算法應用： 量化交易： 利用算法進行高頻交易、套利交易。 信用評分與風險評估： 通過模型預測客戶的信用風險。 欺詐檢測： 識彆異常交易行為。 醫療健康領域的算法應用： 疾病診斷與預測： 通過醫學影像和患者數據輔助診斷。 藥物研發： 加速新藥的發現與設計。 個性化醫療： 根據個體基因和健康數據製定治療方案。 交通物流領域的算法應用： 路徑規劃與優化： 提升物流效率，減少運輸成本。 自動駕駛： 融閤感知、決策、控製的復雜係統。 交通流量預測與管理： 緩解城市交通擁堵。 互聯網行業的算法應用： 搜索引擎： 核心的搜索算法與排名機製。 社交媒體： 內容推薦、好友推薦、信息過濾。 電子商務： 商品推薦、價格優化、用戶行為分析。 結語：擁抱算法，智領未來 大數據時代的算法，不僅是枯燥的數學公式和復雜的代碼，更是洞察世界、解決問題的智慧之鑰。本書旨在為您提供一個全麵、深入的視角，幫助您理解算法的本質，掌握核心技術，並預見其未來的發展趨勢。無論您是希望深入瞭解技術細節的從業者，還是對AI充滿好奇的學習者，亦或是希望擁抱變革的決策者，本書都將是您在大數據時代乘風破浪、智領未來的得力夥伴。讓我們一起，在算法的浪潮中，發現無限可能。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一感受是它的專業性和深度。從書名《大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例》可以看齣，它並非一本泛泛而談的入門讀物，而是旨在深入剖析大數據時代的核心驅動力——算法。我一直對機器學習和人工智能的概念有所耳聞，但總覺得隔著一層迷霧，無法真正理解其背後的邏輯和運作機製。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。我希望它能詳細地解釋“大數據”究竟包含哪些要素，為何它對算法的發展如此重要；機器學習的各種算法，例如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等，是如何從數據中學習規律的；以及人工智能是如何在機器學習的基礎上，實現更高級的智能行為，比如自然語言處理、計算機視覺等。更令我期待的是“典型實例”部分，我希望書中能夠列舉一些現實生活中非常貼近我們日常的案例，比如智能客服的問答邏輯、電商平颱的個性化推薦算法、自動駕駛汽車的感知和決策係統等。通過這些生動的例子，我希望能更直觀地理解這些前沿技術是如何改變我們的生活，以及它們在不同行業中的應用前景。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書，我被其嚴謹的排版和細緻的章節劃分所吸引。從目錄上看，它似乎循序漸進地帶領讀者進入算法的世界。第一部分著重於基礎概念的鋪墊，例如統計學原理、概率論在數據分析中的作用，以及一些基本的算法模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸等。作者似乎非常注重打牢根基，這一點我非常贊賞，因為很多時候，對後續更復雜內容的理解，都依賴於對基礎知識的掌握。接著，它會深入到機器學習的核心，從監督學習、無監督學習到強化學習，每個部分都用詳實的圖錶和數學公式來解釋其工作原理。我尤其期待書中關於“典型實例”的部分，比如如何利用機器學習來預測股票價格，如何通過圖像識彆來區分貓狗，或者如何構建一個推薦係統來提升用戶體驗。這些具體的應用場景，往往能讓抽象的技術變得生動有趣，也更容易理解算法的實際價值。這本書的書名本身就給人一種“乾貨滿滿”的感覺，沒有華而不實的宣傳，隻是直截瞭當地告訴你它將要講解的內容，這讓我覺得這是一本值得投入時間和精力去鑽研的書籍，能夠幫助我建立起對大數據時代下算法的係統性認知。

評分☆☆☆☆☆

第一眼看到這本書的封麵，我就被它沉穩而又不失科技感的配色和設計吸引瞭。書名《大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例》更是直擊我一直以來非常關注的技術熱點。我一直對算法這個概念充滿好奇，但又覺得它似乎離我們普通人的生活比較遙遠，更多的是在科技新聞中聽到。這本書給我一種能夠深入淺齣地講解這些概念的信心。我期待它能夠從最基礎的數學和統計學原理講起，逐步引導讀者理解什麼是算法，以及它在處理海量數據時是如何發揮作用的。特彆讓我感興趣的是“機器學習”和“人工智能”這兩個部分。我希望能夠看到各種機器學習算法的詳細介紹，例如它們是如何通過數據進行學習和優化的，以及人工智能又是如何在這些基礎上實現更復雜的認知和決策能力。書中提到的“典型實例”更是讓我眼前一亮，我相信通過這些具體的應用案例，我能夠更直觀地理解這些抽象的技術是如何影響我們現實生活的，比如智能傢居的運作原理、金融領域的風險控製、醫療診斷的輔助工具等等。這本書仿佛是一條清晰的路徑，將我從對大數據和算法的模糊認知，引導嚮一個清晰、有條理、且充滿實踐意義的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計非常吸引人，硬殼封麵，色彩沉穩又不失現代感，書名《大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例》用一種醒目的字體呈現，配上抽象的幾何圖形，整體散發齣一種專業而又充滿探索意味的氛圍。拿到手裏，份量也相當可觀，厚實的紙張，印刷清晰，閱讀起來眼睛不容易疲勞。我一直對大數據和人工智能領域非常感興趣，但又擔心市麵上很多書籍過於理論化，晦澀難懂，讓人望而卻步。這本書的書名恰好點齣瞭核心內容，並且“典型實例”的字眼更是讓我看到瞭將抽象概念具象化的希望。翻開扉頁，作者的介紹也顯得十分專業，讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我迫不及待地想深入瞭解算法如何在海量數據中挖掘價值，機器學習又是如何讓機器變得“智能”起來，以及人工智能在現實生活中到底有哪些精彩的應用。這本書不僅僅是一本工具書，更像是一扇通往未來科技大門的鑰匙，我希望通過它，能夠更清晰地描繪齣大數據時代下，算法、機器學習和人工智能三者之間相互關聯、相互促進的復雜圖景，並且能在實際案例中找到共鳴，將理論知識轉化為對現實世界更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的體量相當可觀，封麵設計簡潔大氣，書名“大數據時代的算法：機器學習、人工智能及其典型實例”直擊主題，給我一種沉甸甸的知識感。我一直對人工智能和機器學習領域抱有濃厚的興趣，但往往苦於資料的碎片化和理論的晦澀。這本書的結構似乎能夠係統地解決這個問題。我期待它能從最基礎的“算法”概念入手，解釋其在處理海量數據時扮演的關鍵角色。緊接著，將詳細闡述機器學習的各種範式，如監督學習、無監督學習、強化學習，以及它們各自適用的場景和代錶性的算法。而“人工智能”部分，我希望能夠看到作者如何將機器學習的成果進一步升華，探討更高級的智能應用，如自然語言處理、計算機視覺、專傢係統等。最讓我感到興奮的是“典型實例”這一闆塊，這部分內容往往能將抽象的技術概念轉化為具體可見的成果。我希望能讀到關於智能推薦係統如何運作，或者人臉識彆技術背後的算法原理，亦或是智能語音助手如何理解和迴應人類指令的詳細剖析。這本書仿佛是一本打開未來科技大門的指南，我希望它能帶領我全麵而深入地理解大數據時代下的算法生態。

評分☆☆☆☆☆

滿200-100買的，活動力度之大，非常滿意。京東速度特彆快，前一天晚上買的，第二天中午就到。快遞員的態度特彆好，送上樓的。

評分☆☆☆☆☆

速度一如既往的快，需要這方麵的書，另外剛好遇到搞活動，就拍瞭，後麵書看過之後，在追評 . . .

評分☆☆☆☆☆

我為什麼要選擇京東？因為京東真的送貨超級快 而且質量超級棒 給京東點贊??

評分☆☆☆☆☆

還沒有看過，但是感覺，應該不錯吧，當朋友先買下來，等有時間再看

評分☆☆☆☆☆

書包裝挺好的，應該是正品，快遞好評，很快就到瞭

評分☆☆☆☆☆

有點難度，偏底層，慢慢看吧，還不錯

評分☆☆☆☆☆

python語言在機器學習中的應用，作者是個大神，然而大神卻還這麼認真仔細，如此專注，更激起讀書看書的熱情瞭。

評分☆☆☆☆☆

python語言在機器學習中的應用，作者是個大神，然而大神卻還這麼認真仔細，如此專注，更激起讀書看書的熱情瞭。

評分☆☆☆☆☆

正版書，描述的不錯