集體智慧編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 西格蘭（TobySegaran）著莫映，王開 著

圖書標籤:

• 編程
• 集體智慧
• 算法
• 數據分析
• 機器學習
• Web開發
• Python
• 開源
• 實踐
• 技巧

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121254437

商品編碼：1505666918

齣版時間：2015-03-01

作  者:(美)西格蘭(Toby Segaran) 著;莫映,王開福 譯 著作 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2015年03月01日 頁  數:334 裝  幀:平裝 ISBN:9787121254437

《集體智慧編程》內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯産品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得齣結論的優化算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網絡的信息匹配技術、機器學習和人工智能應用等。《集體智慧編程》是Web開發者、架構師、應用工程師等的選擇。

●前言 viii
●第1章 集體智慧導言 1
●什麼是集體智慧 2
●什麼是機器學習 3
●機器學習的局限 4
●真實生活中的例子 5
●學習型算法的其他用途 5
●第2章 提供推薦 7
●協作型過濾 7
●搜集偏好 8
●尋找相近的用戶 9
●推薦物品 15
●匹配商品 17
●構建一個基於del.icio.us的鏈接推薦係統 19
●基於物品的過濾 22
●使用MovieLens數據集 25
●基於用戶進行過濾還是基於物品進行過濾 27
●練習 28
●第3章 發現群組 29
●監督學習和無監督學習 29
●部分目錄

內容簡介

本書以機器學習與計算統計為主題背景，專門講述如何挖掘和分析web上的數據和資源，如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息，並得齣有用的結論，通過復雜的算法來從web網站獲取、收集並分析用戶的數據和反饋信息，以便創造新的用戶價值和商業價值。全書內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯産品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、pagerank算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得齣結論的優化算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網絡的信息匹配技術、機器學習和人工智能應用等。 (美)西格蘭(Toby Segaran) 著;莫映,王開福 譯 著作 莫映，現供職於IBM*國開發實驗室，在軟件開發與設計領域裏混跡已然10年有餘，目前從事商業領域社交軟件産品的研發工作。一直關注社交網絡以及社交技術在不同領域裏的運用，同時也積極活躍於公司內外的各種技術社區之中。

《算法的藝術：洞察效率的殿堂》 導言 在信息爆炸的時代，效率如同珍貴的貨幣，決定著我們在瞬息萬變的數字世界中能夠走多遠。我們每天都在與海量數據搏鬥，從搜索引擎的精準匹配，到社交網絡的個性化推薦，再到金融市場的毫秒級交易，效率是驅動這一切的底層邏輯。而算法，正是實現效率的基石。它們是數學思想的精妙體現，是邏輯推理的藝術化錶達，更是解決復雜問題的終極武器。本書《算法的藝術：洞察效率的殿堂》並非枯燥的技術手冊，而是希望引領讀者踏入算法的殿堂，領略其背後蘊含的智慧與力量，理解它們如何將看似不可能的任務化為嚴謹而優雅的解決方案。我們將探索那些被譽為“算法的藝術”的經典思想，理解它們為何能夠以極高的效率處理龐大的數據集，以驚人的速度解決棘手的問題，並最終為我們的生活和工作帶來深遠的影響。 第一章：基石——數據結構與效率的度量 在深入探討算法之前，我們必須先理解承載算法的“容器”——數據結構。如同建築師需要瞭解磚石、鋼筋的特性纔能建造宏偉的摩天大樓，程序員也必須精通數組、鏈錶、棧、隊列、樹、圖等基本數據結構，纔能設計齣高效的算法。本章將從最基礎的數組和鏈錶入手，對比它們的優劣，講解何時選擇何種結構。我們將深入理解棧和隊列的“後進先齣”與“先進先齣”原理，以及它們在函數調用、錶達式求值等場景中的應用。 更進一步，我們將探索樹形結構，從二叉樹的遍曆，到平衡二叉搜索樹（如AVL樹、紅黑樹）如何保證查找效率，再到堆（Heap）在優先隊列中的關鍵作用。接著，我們將目光轉嚮圖結構，這是模擬現實世界中各種復雜關係的強大工具，從圖的錶示（鄰接矩陣、鄰接錶），到深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）這兩種遍曆方式，理解它們在網絡分析、最短路徑查找等問題中的基礎地位。 當然，數據結構的意義遠不止於存儲，更在於它如何影響算法的性能。因此，本章還將引入衡量算法效率的“標尺”——時間復雜度和空間復雜度。我們將學習如何使用大O記法（Big O Notation）來分析算法的漸進性能，理解O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等不同復雜度的含義，並明白在追求效率時，對這些復雜度的理解至關重要。這將是我們評估和選擇最優算法的理論基礎。 第二章：排序的哲學——從樸素到高效的演進 排序，是計算機科學中最基本也是最常見的操作之一。從日常的圖書歸類，到數據庫的記錄檢索，排序無處不在。然而，排序的實現並非隻有一種方式，不同算法的效率差異巨大。本章將帶領讀者領略排序算法的“哲學”演進。 我們將從最直觀的排序方法開始，如冒泡排序、選擇排序和插入排序。雖然它們易於理解，但在處理大量數據時，其效率低下（通常為O(n^2)）的缺點便會暴露無遺。接著，我們將邁入更高效的領域，探究基於分治思想的排序算法。快排（Quicksort）以其齣色的平均性能（O(n log n)）而聞名，我們將深入剖析其“劃分”和“遞歸”的核心思想，並討論如何通過選擇閤適的“基準元”（pivot）來優化其性能，避免最壞情況的發生。 歸並排序（Mergesort）是另一種強大的O(n log n)排序算法，它同樣基於分治思想，但其穩定性（即相等元素的相對順序在排序後保持不變）使其在某些場景下具有獨特優勢。我們將理解其“分而治之”和“閤並”的精妙之處。 此外，我們還將觸及一些更專業的排序算法，如堆排序（Heapsort），它利用堆的數據結構來實現O(n log n)的排序，並且是原地排序。同時，對於特定類型的數據，如整數，桶排序（Bucket Sort）、計數排序（Counting Sort）和基數排序（Radix Sort）等非比較排序算法，能在O(n)的復雜度下完成排序，其背後的思想和適用範圍也將得到詳細闡述。通過對這些排序算法的深入理解，讀者將認識到，解決同一個問題，不同的方法可能帶來天壤之彆。 第三章：搜索的智慧——定位信息的捷徑 信息的快速獲取，是現代社會的核心需求。搜索算法，正是實現這一目標的關鍵。本章將深入探討各種搜索策略，以及它們如何以最優的效率定位目標信息。 我們將從最基礎的綫性搜索（Linear Search）開始，雖然簡單，但效率低下。隨後，我們將介紹二分搜索（Binary Search），這一算法的精髓在於“分而治之”的思想，它要求數據必須是已排序的。二分搜索的O(log n)時間復雜度，使其在處理大規模有序數據集時展現齣驚人的速度。我們將詳細解析其工作原理，以及在實際應用中需要注意的邊界條件。 當數據結構不再是簡單的綫性序列，而是樹或圖時，搜索的方式也隨之改變。我們將在第一章中初步接觸到的廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），在本章中將得到更深入的探討。BFS適用於尋找最短路徑（在無權圖中），而DFS則常用於拓撲排序、查找連通分量等問題。我們將通過具體的例子，理解這兩種遍曆方式在不同問題解決中的應用。 對於更為復雜的數據結構，如哈希錶（Hash Table），我們將學習其“散列”的核心概念。通過哈希函數，數據項能被快速映射到存儲位置，從而實現近乎O(1)的平均查找效率。我們將討論哈希衝突的産生以及解決衝突的常用方法，如鏈地址法和開放地址法。 此外，對於字符串匹配問題，如在文本中查找特定子串，我們將介紹樸素的字符串匹配算法，並著重講解更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。KMP算法通過構建“前綴函數”，巧妙地避免瞭不必要的字符比較，極大地提升瞭搜索效率。 第四章：圖論的魅力——連接與路徑的奧秘 圖論，是研究離散結構之間關係的一門強大分支，它在現實世界中有著極其廣泛的應用，從社交網絡的連接，到交通網絡的規劃，再到計算機網絡的路由。本章將帶你領略圖論的魅力，理解如何用圖來建模問題，以及如何通過算法來分析這些模型。 我們將從圖的基本概念入手，包括頂點、邊、有嚮圖、無嚮圖、加權圖等。接著，我們將深入探討圖的遍曆算法，包括在第一章和第三章中已介紹過的BFS和DFS，並進一步理解它們在求解連通性、查找迴路等問題中的作用。 最短路徑問題是圖論中的核心問題之一。我們將詳細講解Dijkstra算法，它用於解決單源最短路徑問題（在非負權重的圖中）。然後，我們將學習Bellman-Ford算法，它能夠處理存在負權重的圖，並能檢測負權重迴路。對於所有頂點對之間的最短路徑問題，Floyd-Warshall算法將提供一個解決方案。 除瞭最短路徑，最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）也是圖論中的一個重要問題，尤其在網絡建設和連接問題中。我們將學習Prim算法和Kruskal算法，它們都能以高效的方式找到圖的最小生成樹。 本章還將觸及一些更高級的概念，如拓撲排序，它用於對有嚮無環圖（DAG）進行排序，在任務調度、編譯等領域有著關鍵應用。此外，我們還將簡要介紹網絡流（Network Flow）的基本思想，以及它在資源分配、最大匹配等問題中的強大能力。 第五章：動態規劃的思維——分解與最優 動態規劃（Dynamic Programming, DP）是解決許多優化問題的一種強大技術，它的核心思想是將一個復雜問題分解成相互關聯的子問題，並存儲子問題的解，避免重復計算。本章將帶領讀者領略動態規劃的思維方式。 我們將從最經典的動態規劃問題開始，如斐波那契數列的計算。通過對比遞歸和動態規劃的實現，讀者將深刻理解備忘錄（Memoization）和自底嚮上（Bottom-up）這兩種動態規劃的實現方式。 接著，我們將深入分析一些典型的動態規劃問題，如背包問題（Knapsack Problem）。我們將討論0/1背包問題和完全背包問題，理解它們各自的特點和求解思路。 最長公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）和最長遞增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）是另外兩個經典的動態規劃問題，它們在生物信息學、文本比對等領域有著廣泛應用。我們將逐步推導齣它們的DP狀態轉移方程，並理解其求解過程。 編輯距離（Edit Distance）問題，用於衡量兩個字符串的相似度，也是動態規劃的一個典型應用。我們將學習如何通過計算插入、刪除、替換操作的最小次數來解決這個問題。 本章將強調動態規劃的核心在於識彆子問題、確定狀態轉移方程以及處理邊界條件。通過學習這些經典問題，讀者將能夠掌握動態規劃的解題框架，並將這種思維方式應用於解決更廣泛的優化問題。 第六章：貪婪的抉擇——局部最優與全局最優 貪婪算法（Greedy Algorithm）是一種直觀的算法設計策略，它在每一步選擇當前看起來最優的選項，期望通過一係列局部最優的選擇，最終達到全局最優。本章將探討貪婪算法的適用性、優勢以及局限性。 我們將從簡單的例子入手，如找零問題，展示貪婪算法在某些情況下如何有效地找到最優解。然後，我們將深入分析一些經典的貪婪算法應用，如霍夫曼編碼（Huffman Coding），它在數據壓縮領域有著重要應用，通過構建最優的前綴碼來減少編碼長度。 活動選擇問題（Activity Selection Problem）是另一個典型的貪婪算法應用，它旨在選擇最大數量的非重疊活動。我們將理解如何通過選擇最早結束的活動來獲得最優解。 然而，貪婪算法並非萬能。本章還將討論貪婪算法的局限性，以及如何判斷一個問題是否適閤使用貪婪算法。我們將通過反例說明，在某些情況下，貪婪的選擇可能導緻次優甚至錯誤的結果。理解貪婪算法的適用邊界，與理解其工作原理同樣重要。 第七章：迴溯與分支限界——探索與剪枝 當問題無法用簡單的遞進或分治方法解決時，迴溯（Backtracking）和分支限界（Branch and Bound）算法便成為強大的探索工具。本章將深入瞭解這些算法的設計思想。 迴溯算法的核心思想是通過深度優先搜索的方式，係統地搜索所有可能的解。當發現當前路徑無法導嚮有效解時，則“迴溯”到上一步，嘗試其他路徑。我們將通過經典的N皇後問題、數獨求解等例子，來理解迴溯算法的遞歸實現和剪枝策略。 分支限界算法在迴溯的基礎上，引入瞭“限界”的概念。它在搜索過程中，利用某種評估函數，對當前分支的解進行評估，並剔除那些不可能産生最優解的分支，從而縮小搜索範圍，提高效率。我們將學習如何設計閤適的限界函數，以及分支限界算法在旅行商問題（Traveling Salesperson Problem, TSP）等NP-hard問題中的應用。 結語 《算法的藝術：洞察效率的殿堂》並非終點，而是通往更廣闊計算機科學世界的起點。通過對數據結構、排序、搜索、圖論、動態規劃、貪婪算法以及迴溯與分支限界的深入探討，我們得以窺見算法的博大精深。這些算法不僅僅是解決特定問題的工具，它們更代錶著一種嚴謹的思維方式，一種對效率的不懈追求，以及一種將復雜世界抽象化、模型化的藝術。掌握瞭這些算法的精髓，你將能夠更自信地應對各種編程挑戰，洞察效率背後的驅動力，並在數字時代浪潮中，構建更高效、更智能的解決方案。願本書能成為你探索算法藝術的得力助手，開啓你通往效率殿堂的奇妙旅程。

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大數據算法入門，內容淺顯易懂

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還不錯的書！！！！

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書的質量一般，不像正版，但是不影響閱讀。書很不錯。

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不錯的一本學習書籍 是個範圍很廣

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文字清晰

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書很好，雖然有瞭電子書，但還不如紙張的好

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在圖書館一直沒有藉到，下下決心還是自己買瞭一本，很棒的書

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送貨很快，比jd自營的便宜。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，是正版的，將神經網絡學習和人工智能的原理說瞭一下，不錯