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[美] 布萊恩·剋裏斯汀 等 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 編程
• 計算機科學
• 麵試
• 算法設計
• 程序員
• 技術
• 學習
• 經典書籍

店鋪： 津冀騰飛圖書專營店

齣版社： 中信齣版社

ISBN：9787508686882

商品編碼：27160440120

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2018-04-30

用紙：膠版紙

頁數：384

正文語種：中文

編輯推薦

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你以為這本書講的是算法嗎？其實它說的是人生。

租房、停車、收拾衣櫃、選擇餐廳、時間管理……無不能用算法解決。將計算機科學的智慧轉化為明智的生活決策。

萬維鋼 解讀英文版原著

《習慣的力量》作者查爾斯·都希格等鼎力推薦

內容簡介

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  我們所有人的生活都受到有限空間和有限時間的限製，因此經常麵臨一係列難以抉擇的問題。在一天或者一生的時光裏，哪些事是我們應該做的，哪些是應該放棄的？我們對雜亂無序的容忍底綫是什麼？新的活動與熟悉並喜愛的活動之間如何平衡，纔能取得最令人愉快的結果？這些看似是人類特有的難題，其實不然，因為計算機也麵臨同樣的問題，計算機科學傢們幾十年來也一直在努力解決這些問題。而且，他們找到的解決方案可以給我們很多啓發。

    通過令人眼花繚亂的跨學科研究，本書作者指齣計算機算法也可以用來解答人類麵臨的這些問題。兩位作者告訴我們如何更有效地利用直覺、什麼時候應該把選擇權交給命運、無所適從的時候應該如何做齣選擇，以及如何最有效地與他人保持聯係。從找配偶到找停車位，從組織管理個人郵箱的收件箱到理解人類記憶的作用原理，這本書把計算機科學的智慧轉化為人類生活的策略，引導我們走嚮一條不一樣的人生道路。

作者簡介

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布萊恩·剋裏斯汀：《華爾街日報》暢銷書《最有人性的人》作者，該書入選《紐約時報》編輯推薦書目，被《紐約客》雜誌評為年度好書。他的多篇作品先後刊登在《紐約客》《大西洋》《連綫》《華爾街日報》《衛報》《巴黎評論》及《認知科學》等雜誌上，被翻譯成11種語言。

湯姆·格裏菲思：加州大學伯剋利分校心理學和認知科學教授，計算認知科學實驗室主任。格裏菲思發錶過150多篇科學論文，內容涉及認知心理學、文化演進等，受到美國國傢科學基金會、斯隆基金會、美國心理學會和心理環境學會等頒發的各類奬項。

商品目錄

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序言

第1章 最優停止理論：如何準確選擇停止觀望的時機？  

秘書問題

37%從何而來？

情場上的齣手時機

掌握候選對象的完整信息

賣房子的時機

最優停車位置

見好就收的時機

隨時準備停止

第2章 探索與利用：要最新的還是要最好的？  

什麼是探索與利用？

如何利用剩餘時間？

贏留輸變

基廷斯指數

遺憾與樂觀

網上“土匪”

試驗中的臨床實驗

不安分的世界

孜孜不倦地探索

第3章 排序：建立秩序  

排序狂潮

排序帶來的苦惱

大O符號：衡量最壞情況的標準

平方時間：冒泡排序與插入排序

打破平方時間的魔咒：分治算法

超越比較法：比對數更好的算法

排下序是搜索的準備工作

排序與體育

發牢騷的權利：噪聲與健壯性

殺戮排序：啄食順序與優勢等級

以競爭取代爭鬥

第4章 緩存：忘瞭它吧  

分級存儲器體係

緩存清理與未蔔先知

重整圖書館藏書

本地需求

傢庭生活中的“高速緩存”

歸檔與堆存

遺忘麯綫

經驗暴政

第5章 時間調度理論：要事先行  

安排時間是一門科學

處理時限

把事情做好

找齣問題所在

優先級反轉和優先約束

減速帶

放棄所有：搶占和不確定性

搶占並不是隨意的：關聯轉換

顛簸狀態

中斷閤並

第6章 貝葉斯法則：預測未來 

貝葉斯牧師的倒推理

拉普拉斯定理

貝葉斯法則與先驗信念

哥白尼原則

貝葉斯與哥白尼

真實世界先驗……

……以及他們的預測規則

小數據與思維

我們的預測體現齣我們自己

機械復製時代的先驗

第7章 過度擬閤：不要想太多

反對復雜性案例

數據崇拜

過度擬閤無處不在

檢測過度擬閤：交叉驗證

如何應對過度擬閤：懲罰復雜性

啓發法

人類進化中的過度擬閤

何時應該想的更少？

第8章 鬆弛：順其自然 

最優化的難度

定義的難度

放鬆吧

無數灰色地帶：持續的鬆弛

隻是一張超速罰單：拉格朗日鬆弛算法

學會鬆弛

第9章 隨機性：何時應用隨機？ 

抽樣

隨機算法

抽樣的優勢

三部分的權衡

山、榖和陷阱

局部最大值之外

模擬退火算法

隨機性、進化和創造力

第10章  網絡：我們如何聯係？ 

分組交換

信息確認

指數退避算法：寬恕的算法

流量控製和擁塞避免

反饋語：語言學的流量控製

緩存膨脹：這就是延時，傻瓜

遲到不如永遠不到

第11章 博弈論：彆人的想法 

達到均衡

占優策略，無論好壞

公地悲劇

機製設計：改變遊戲

機製設計的演變

信息瀑布：泡沫的悲劇理性

你自己的計算

結語 計算善意

《數據洪流中的智慧引擎：現代數據科學與機器學習前沿探索》 圖書簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已不再是簡單的記錄，而是驅動創新的核心燃料。本書旨在為讀者提供一張全麵而深入的地圖，描繪齣數據科學與機器學習領域的廣闊圖景及其在現實世界中的強大應用。我們不專注於算法的數學推導細節，而是聚焦於如何將這些先進的工具和理念，轉化為解決復雜商業、科學和社會問題的切實方案。 本書的編寫遵循一種從宏觀概念到具體實踐的漸進式結構，力求在保持學術嚴謹性的同時，確保內容的實用性和可讀性。我們深知，理解數據背後的“為什麼”比單純記住公式更為重要。 第一部分：數據科學的哲學與基礎架構 (The Philosophy and Foundation of Data Science) 本部分首先奠定瞭數據科學思維的基礎。我們將探討數據科學在當代知識體係中的定位，以及它如何與其他學科（如統計學、計算機科學和領域專業知識）相互交織。 1.1 數據驅動的決策範式轉型： 我們將迴顧傳統基於經驗和直覺的決策模式，對比現代數據驅動範式的優勢與挑戰。重點分析“洞察力”（Insight）的生成過程，從原始數據到可執行策略的完整鏈條。 1.2 數據生命周期管理與治理： 現代數據項目失敗的首要原因往往在於數據本身的管理不善。本章詳細剖析數據獲取、清洗、存儲、集成和維護的全過程。我們將深入探討數據質量評估的維度（準確性、完整性、一緻性、時效性）以及構建健壯數據管道（Data Pipelines）的最佳實踐，強調ETL/ELT流程的工程化管理。 1.3 統計思維的實用重構： 機器學習高度依賴統計學原理，但本書側重於應用統計學，而非純粹的理論證明。內容涵蓋假設檢驗在A/B測試中的實際應用、置信區間在風險評估中的角色，以及如何避免常見的統計學陷阱，如多重比較問題和混淆變量（Confounding Variables）的處理。 1.4 現代數據基礎設施概覽： 簡要介紹支撐大規模數據處理的技術棧。這包括對雲計算平颱（如AWS, Azure, GCP）中數據服務的理解、Hadoop生態係統的演進，以及NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）在處理非結構化數據時的適用場景。我們著重於理解何時選擇批處理（Batch Processing）與流式處理（Stream Processing）。 第二部分：機器學習的核心範式與應用 (Core Paradigms and Applications of Machine Learning) 第二部分是全書的核心，專注於介紹當前主流的機器學習模型，並將其與具體的業務問題緊密結閤。 2.1 監督學習的精深應用： 迴歸與分類的邊界拓寬： 不僅討論綫性迴歸和邏輯迴歸，更深入探討廣義綫性模型（GLM）在金融建模中的應用。重點剖析正則化技術（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何用於模型選擇和防止過擬閤。 樹模型與集成學習的深度剖析： 詳細介紹決策樹的構建邏輯，隨後重點講解隨機森林（Random Forests）的並行化優勢，以及梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）的迭代優化過程。本書將花費大量篇幅討論XGBoost、LightGBM等工業級框架的性能優化策略。 2.2 無監督學習在探索中的價值： 聚類方法的選擇與評估： 深入比較K-Means、DBSCAN和層次聚類（Hierarchical Clustering）在不同數據結構下的適用性。重點介紹如何使用輪廓係數（Silhouette Score）等指標客觀評估聚類結果的質量。 降維技術的實用指南： 探討主成分分析（PCA）在特徵壓縮中的作用，以及t-SNE和UMAP在高維數據可視化中的獨特價值。強調在降維後保持可解釋性的重要性。 2.3 序列建模與時間序列分析： 傳統時間序列模型的復興： 分析ARIMA/SARIMA模型在金融市場預測和庫存管理中的應用，重點討論平穩性檢驗（如ADF檢驗）的實際操作。 循環神經網絡（RNN）及其變體： 探討LSTM和GRU如何有效捕捉時間依賴性，應用於自然語言處理（NLP）的初步任務和傳感器數據分析。 第三部分：深度學習的架構與工程化 (Deep Learning Architectures and Engineering) 本部分將介紹驅動當前AI浪潮的深度學習技術，側重於模型選擇、訓練策略和部署挑戰。 3.1 神經網絡的基石與優化： 激活函數與優化器之爭： 比較ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數對梯度流的影響，並詳細解析Adam、RMSProp等自適應學習率優化器的內在機製，以及學習率調度（Learning Rate Scheduling）的重要性。 模型訓練的工程挑戰： 探討批標準化（Batch Normalization）如何穩定訓練過程，以及Dropout在提升模型泛化能力方麵的作用。 3.2 計算機視覺（CV）的前沿探索： 捲積神經網絡（CNN）的演進： 從LeNet到ResNet、Inception等經典架構的迭代，重點分析殘差連接（Residual Connections）解決深度網絡退化問題的巧妙之處。 目標檢測與圖像分割： 概述R-CNN傢族和YOLO係列在實時應用中的性能權衡，以及語義分割技術在自動駕駛和醫學影像分析中的應用場景。 3.3 自然語言處理（NLP）的範式革命： 詞嵌入（Word Embeddings）的理解： 解釋Word2Vec、GloVe等技術如何將語義信息編碼到嚮量空間中。 Transformer架構的統治地位： 深入剖析自注意力機製（Self-Attention）的計算原理，及其在BERT、GPT等預訓練模型中的核心地位。本書將指導讀者如何利用這些大型模型進行遷移學習和微調（Fine-tuning）以解決特定任務。 第四部分：模型的可信賴性、解釋性與倫理 (Trustworthiness, Explainability, and Ethics) 數據科學的價值最終體現在其被信任和正確使用的程度上。本部分關注模型投入實際應用的“最後一英裏”的關鍵問題。 4.1 模型可解釋性（XAI）的必要性： 全局解釋方法： 介紹特徵重要性（Feature Importance）的計算，以及偏依賴圖（Partial Dependence Plots, PDP）如何揭示變量對預測結果的邊際影響。 局部解釋技術： 詳細講解LIME和SHAP值，它們如何為單個預測提供透明度，這對金融、醫療等高風險領域至關重要。 4.2 模型健壯性與對抗性攻擊： 探討模型在麵對微小擾動（如對抗樣本）時的脆弱性。介紹數據增強（Data Augmentation）和魯棒性訓練作為防禦手段的實踐。 4.3 機器學習的倫理考量與偏見緩解： 識彆和量化數據偏見： 分析曆史數據中固有的社會偏見如何被算法放大。 公平性指標與緩解策略： 介紹如統計均等（Demographic Parity）和機會均等（Equal Opportunity）等公平性衡量標準，並探討在模型訓練階段進行偏差修正的技術路徑，確保技術發展符閤社會正義要求。 結語：邁嚮自主智能係統 全書最後將展望未來趨勢，包括因果推斷（Causal Inference）在解決“為什麼會發生”而非“將會發生什麼”問題上的潛力，以及強化學習（Reinforcement Learning）在復雜決策優化中的前沿應用。本書旨在裝備讀者一套全麵的工具箱，使其能夠自信地應對從數據采集到模型部署，再到結果倫理評估的全周期挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是走進瞭一個精密的機器製造廠，每一個齒輪、每一個螺絲釘都設計得恰到好處，嚴絲閤縫。《算法之美》在講解算法時，那種嚴謹的邏輯性和前瞻性讓我印象深刻。我之前讀過一些關於算法的書，有些講得過於淺顯，有些又過於晦澀，而這本書恰好找到瞭一個完美的平衡點。它在介紹基礎算法的同時，並沒有止步於此，而是進一步深入探討瞭這些算法的變種、優化以及在不同場景下的應用。例如，在講解圖論算法時，作者不僅介紹瞭Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，還詳細分析瞭它們的時間復雜度，以及在實際應用中如何根據具體需求選擇最閤適的算法。這種對細節的極緻追求，讓我看到瞭算法背後蘊含的深刻智慧。書中的案例分析也相當精彩，作者會選取一些現實世界中的問題，然後一步步地構建齣解決方案，展示算法是如何解決實際問題的。我尤其被其中關於“動態規劃”的部分所吸引，作者通過一係列遞推關係式的推導，清晰地揭示瞭動態規劃的思想精髓，讓我對“最優子結構”和“重疊子問題”有瞭更深刻的理解。這本書讓我感覺自己不再是被動地接受知識，而是主動地去探索和思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書《算法之美》真的讓我大開眼界！作者的文筆和講解方式，簡直就像一位經驗豐富的嚮導，帶著我穿越算法的迷宮。我一直對算法心存敬畏，總覺得它們高深莫測，但這本書卻讓我覺得原來算法也可以如此“親民”。作者在講解每個算法時，都非常注重邏輯的連貫性和直觀性。我尤其喜歡他在介紹“二分查找”時，用瞭“在一本有序的書裏找一頁”的類比，一下子就讓我明白瞭那種不斷縮小搜索範圍的精妙之處。而且，書中並沒有隻停留在理論層麵，而是穿插瞭大量的實際應用案例，比如在講解“圖算法”時，就提到瞭導航係統中的路徑規劃問題，這讓我立刻感受到瞭算法的實用價值。書中的圖示也非常清晰，能夠幫助我更好地理解算法的執行過程。我最受啓發的是作者在強調算法效率時，反復提及的“不要重復造輪子”的理念，這讓我意識到，很多前人已經解決過的問題，我們應該站在巨人的肩膀上，而不是自己摸索。這本書讓我覺得，學習算法不再是枯燥的任務，而是一場充滿發現的奇妙旅程。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《算法之美》，簡直就像打開瞭一扇新世界的大門！我一直對計算機科學充滿好奇，但算法這個概念總讓我覺得有點遙不可及，感覺像是隻有大神纔能掌握的絕技。這本書的封麵設計就很有吸引力，簡潔又不失專業感，讓人一看就覺得“這絕對是乾貨！” 迫不及待地翻開，第一感覺就是作者的文筆相當流暢，沒有那種枯燥乏味的學術論文的風格，而是用一種非常生動、易懂的方式來講解那些原本可能令人望而生畏的算法原理。像是那些關於排序、搜索的經典算法，書中都用瞭一些非常貼切的比喻和生活化的例子，讓我一下子就抓住瞭核心思想。我尤其喜歡其中對“分治法”的解釋，作者用瞭構建樂高積木的類比，非常形象地說明瞭如何將一個大問題分解成若乾個小問題，再逐個擊破，最後再將結果閤並。這種層層遞進的講解方式，讓我在不知不覺中就理解瞭復雜的算法邏輯，而不是死記硬背。書中的插圖也很有幫助，清晰地展示瞭算法的執行過程，讓抽象的概念變得可視化。對於我這樣初次接觸算法的讀者來說，這本書簡直是量身定做的，感覺自己正在一步步地爬升，而且每一步都走得很紮實，很有成就感。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《算法之美》的時候，我內心是有點忐忑的，因為算法這個詞對我來說一直是個“硬骨頭”。但這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的看法。作者的敘述方式極其生動有趣，完全不是那種刻闆的教科書風格。他似乎有一種魔力，能把那些復雜的數學公式和邏輯推理，變成一段段引人入勝的故事。我特彆喜歡其中關於“貪心算法”的講解，作者用瞭一個經典的“背包問題”來引齣貪心策略，通過生動形象的比喻，讓我一下子就明白瞭什麼是“局部最優”和“全局最優”之間的權衡。而且，書中並沒有簡單地羅列算法，而是著重於講解算法的設計思想和哲學。比如，在分析“分治算法”時，作者就強調瞭“Divide and Conquer”的理念，這種精神在很多領域都有體現，讓我覺得不僅僅是在學算法，更是在學習一種解決問題的思維方式。書中的語言也非常精煉，不會有太多冗餘的描述，每一句話都直擊要點。我感覺自己就像是在和一位經驗豐富的智者在對話，他循循善誘，一步步地引導我領略算法的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

拿到《算法之美》這本書，我最大的感受就是作者的博學和匠心。這本書的編排結構非常清晰，從基礎的排序、搜索算法，到更高級的圖算法、動態規劃，再到一些與實際應用緊密相關的算法，都做瞭詳盡的介紹。我尤其欣賞作者在解釋每個算法時，都會先給齣清晰的定義和核心思想，然後通過嚴謹的數學推導來證明其正確性和效率。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，對於想要深入理解算法的讀者來說，無疑是寶貴的財富。書中對算法的時間復雜度和空間復雜度的分析也做得非常到位，讓我能夠清晰地瞭解不同算法的優劣，以及在實際應用中如何做齣最優選擇。我特彆喜歡其中關於“迴溯算法”的章節，作者用瞭一個經典的“八皇後問題”來闡述迴溯法的應用，通過詳細的步驟演示，讓我看到瞭算法如何通過試探和剪枝來高效地找到問題的解。這本書讓我覺得，算法不僅僅是計算機科學的工具，更是一種思維的藝術，它教會我如何係統地、高效地解決問題。