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算法深潛：勇敢者的Python探險（簡體書）
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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書是算法入門指南，基於Python語言講述算法實現。具體內容包括：搜索、排序和**化算法；以人為本的算法，幫助人們決定如何接棒球或自助餐吃多少；先進的高級算法，比如機器學習和人工智能相關算法；古代文明時期的算法，如古埃及和俄羅斯農夫如何使用算法來實現乘法，古希臘人如何使用算法來找到**公約數，以及江戶時代的日本學者如何設計幻方生成算法。
作者簡介
Bradford Tuckfield，博士，數據科學家、咨詢師，是《R無監督學習實戰》（Applied Unsupervised Learning with R）一書的共同作者。研究成果發表在數學、商業管理和醫學等領域的頂級學術期刊。他還為雜志和政策期刊撰寫文化相關的文章。
譯者：唐李洋，女，博士，畢業於合肥工業大學管理科學與工程系。現就職於中國電子科技集團公司第三十八研究所，曾遊學美國、香港，數據挖掘與大數據分析研究經驗頗豐，在相關領域重要國際期刊及會議發表論文數篇。譯有《計算機科學中的數學》、《R語言高性能編程》、《大數據猩球：海量數據處理實踐指南》、《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》、《高可用MySQL》（第1和第2版）等書。
譯者：唐李洋，女，博士，畢業於合肥工業大學管理科學與工程系。現就職於中國電子科技集團公司第三十八研究所，曾遊學美國、香港，數據挖掘與大數據分析研究經驗頗豐，在相關領域重要國際期刊及會議發表論文數篇。譯有《計算機科學中的數學》、《R語言高性能編程》、《大數據猩球：海量數據處理實踐指南》、《流式架構：Kafka與MapR Streams數據流處理》、《高可用MySQL》（第1和第2版）等書。
目次
1 用算法解決問題 1
分析式方法 2
伽利略模型 2
解x策略 4
內在物理學家 5
算法式方法 6
用脖子“思考” 6
應用查普曼算法 10
用算法解決問題 11
小結 12
2 算法簡史 13
俄羅斯農夫乘法（RPM） 14
手工實現RPM 14
用Python實現RPM 18
歐幾裡得算法 20
手工實現歐幾裡得算法 21
用Python實現歐幾裡得算法 21
日本幻方 22
用Python創建洛書幻方 23
用Python實現Kurushima算法 24
小結 36
3 最大化和最小化 37
設定稅率 37
正確步驟 38
將邁步變成算法 41
梯度上升存在的問題 43
局部極值問題 45
教育和終身收入 45
沿著教育維度爬坡――正確方式 47
從最大化到最小化 48
通用爬山法 51
什麼時候不要使用算法 52
小結 53
4 排序和搜索 54
插入排序 55
插入排序中的插入 55
通過插入完成排序 57
衡量算法效率 59
為什麼追求效率 59
準確衡量時間 60
計算步數 61
對比眾所周知的函數 64
增加理論精度 67
使用大O符號 68
歸並排序 69
歸並操作 70
從歸並到排序 72
睡眠排序 76
從排序到搜索 78
二進制搜索 78
二進制搜索的應用 80
小結 81
5 純數學 82
連分式 82
Phi的壓縮和交換 83
連分式的更多知識 85
生成連分式的算法 86
從小數到連分式 90
從分數到根數 92
平方根 93
巴比倫算法 93
Python中的平方根 95
隨機數生成器 96
隨機的可能性 96
線性同余生成器 97
評價PRNG 98
隨機性的Diehard測試 100
線性反饋移位寄存器 102
小結 105
6 高級優化 106
旅行商問題 107
問題定義 107
智力對比蠻力 112
最近鄰算法 113
實現最近鄰搜索 113
進一步改進 115
貪婪算法 118
引入溫度函數 118
模擬退火 120
算法調優 123
避免重大退步 126
允許重置 127
測試性能 128
小結 130
7 幾何學 131
郵政局長問題 131
三角形基礎 134
高級研究生級的三角形知識 137
尋找外心 137
提升繪圖能力 140
Delaunay三角剖分 141
增量生成Delaunay三角剖分 143
實現Delaunay三角網 146
從Delaunay到Voronoi 151
小結 155
8 語言 157
為什麼語言類算法很難 157
插入空格 158
定義單詞列表並找到單詞 159
處理復合詞 161
檢查空格間的潛在單詞 161
導入語料庫檢查有效詞 163
找到潛在單詞的前半部分和後半部分 164
短語補全 168
分詞並求n-gram 168
我們的策略 169
找到候選n+1-gram 170
基於頻次選擇短語 171
小結 173
9 機器學習 174
決策樹 174
構建決策樹 176
下載數據集 176
查看數據 177
分割數據 178
更聰明的分割 180
選擇分裂變量 182
增加深度 184
評估決策樹 187
過度擬合問題 189
改進和優化 192
隨機森林 193
小結 193
10 人工智能 194
點格棋 195
畫棋盤 196
遊戲描述 197
遊戲得分 198
博弈樹及如何獲勝 200
構建樹 202
獲勝 205
改進 209
小結 210
11 勇往直前 212
用算法做更多事情 213
構建聊天機器人 214
文本向量化 216
向量相似度 218
變得更快更好 220
雄心勃勃的算法 221
解開最深的奧秘 224
分析式方法 2
伽利略模型 2
解x策略 4
內在物理學家 5
算法式方法 6
用脖子“思考” 6
應用查普曼算法 10
用算法解決問題 11
小結 12
2 算法簡史 13
俄羅斯農夫乘法（RPM） 14
手工實現RPM 14
用Python實現RPM 18
歐幾裡得算法 20
手工實現歐幾裡得算法 21
用Python實現歐幾裡得算法 21
日本幻方 22
用Python創建洛書幻方 23
用Python實現Kurushima算法 24
小結 36
3 最大化和最小化 37
設定稅率 37
正確步驟 38
將邁步變成算法 41
梯度上升存在的問題 43
局部極值問題 45
教育和終身收入 45
沿著教育維度爬坡――正確方式 47
從最大化到最小化 48
通用爬山法 51
什麼時候不要使用算法 52
小結 53
4 排序和搜索 54
插入排序 55
插入排序中的插入 55
通過插入完成排序 57
衡量算法效率 59
為什麼追求效率 59
準確衡量時間 60
計算步數 61
對比眾所周知的函數 64
增加理論精度 67
使用大O符號 68
歸並排序 69
歸並操作 70
從歸並到排序 72
睡眠排序 76
從排序到搜索 78
二進制搜索 78
二進制搜索的應用 80
小結 81
5 純數學 82
連分式 82
Phi的壓縮和交換 83
連分式的更多知識 85
生成連分式的算法 86
從小數到連分式 90
從分數到根數 92
平方根 93
巴比倫算法 93
Python中的平方根 95
隨機數生成器 96
隨機的可能性 96
線性同余生成器 97
評價PRNG 98
隨機性的Diehard測試 100
線性反饋移位寄存器 102
小結 105
6 高級優化 106
旅行商問題 107
問題定義 107
智力對比蠻力 112
最近鄰算法 113
實現最近鄰搜索 113
進一步改進 115
貪婪算法 118
引入溫度函數 118
模擬退火 120
算法調優 123
避免重大退步 126
允許重置 127
測試性能 128
小結 130
7 幾何學 131
郵政局長問題 131
三角形基礎 134
高級研究生級的三角形知識 137
尋找外心 137
提升繪圖能力 140
Delaunay三角剖分 141
增量生成Delaunay三角剖分 143
實現Delaunay三角網 146
從Delaunay到Voronoi 151
小結 155
8 語言 157
為什麼語言類算法很難 157
插入空格 158
定義單詞列表並找到單詞 159
處理復合詞 161
檢查空格間的潛在單詞 161
導入語料庫檢查有效詞 163
找到潛在單詞的前半部分和後半部分 164
短語補全 168
分詞並求n-gram 168
我們的策略 169
找到候選n+1-gram 170
基於頻次選擇短語 171
小結 173
9 機器學習 174
決策樹 174
構建決策樹 176
下載數據集 176
查看數據 177
分割數據 178
更聰明的分割 180
選擇分裂變量 182
增加深度 184
評估決策樹 187
過度擬合問題 189
改進和優化 192
隨機森林 193
小結 193
10 人工智能 194
點格棋 195
畫棋盤 196
遊戲描述 197
遊戲得分 198
博弈樹及如何獲勝 200
構建樹 202
獲勝 205
改進 209
小結 210
11 勇往直前 212
用算法做更多事情 213
構建聊天機器人 214
文本向量化 216
向量相似度 218
變得更快更好 220
雄心勃勃的算法 221
解開最深的奧秘 224
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