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 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:刘凡平

出品人:博文视点

页数:220

译者:

出版时间:2017-1

价格:49

装帧:平装

isbn号码:9787121304293

丛书系列:

图书标签:

机器学习
大数据
算法
人工智能
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编程
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具体描述

《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。

《数字洪流中的洞察者：解码大数据时代的算法奥秘》我们正身处一个前所未有的信息爆炸时代。从社交媒体上的每一次点赞，到电子商务平台的每一次浏览，再到科学研究中的海量实验数据，庞大的数字洪流以前所未有的速度汇聚、流动。这些看似杂乱无章的数据背后，蕴藏着巨大的价值和深邃的规律。然而，如何从这片浩瀚的数据海洋中捕获有用的信息，提炼出能够指导决策、驱动创新的洞察，成为了当下最具挑战性，也最令人兴奋的议题。本书《数字洪流中的洞察者：解码大数据时代的算法奥秘》正是为你揭开这层面纱的向导。它并非直接探讨具体的机器学习模型或人工智能的理论细节，而是从更宏观的视角，带领读者深入理解“算法”在驱动大数据时代运转中所扮演的核心角色。我们将一起探索，究竟是什么样的逻辑和方法，能够让机器理解我们，预测未来，甚至在某些领域超越人类的认知极限。本书将带你踏上一段怎样的旅程？理解数据驱动的基石：我们将首先审视大数据的本质特征——体量庞大（Volume）、种类繁多（Variety）、速度极快（Velocity），并进一步探讨这些特征对传统数据处理和分析方法带来的颠覆。你将了解到，为何在大数据时代，我们必须依赖全新的工具和思维模式来应对。揭示算法的“思维”模式：算法，作为大数据分析的灵魂，究竟是如何工作的？本书将以通俗易懂的方式，阐释算法并非神秘莫测的魔法，而是基于数学、逻辑和统计学原理设计出来的一系列规则或步骤。我们将从“识别模式”、“建立关联”、“预测趋势”等核心功能出发，理解算法如何让机器具备“学习”和“思考”的能力。感知智能的涌现：随着算法能力的不断增强，人工智能的概念逐渐深入人心。本书将帮助你理解，人工智能并非科幻小说中的机器人，而是源于对数据中蕴含模式的深度挖掘和应用。我们将探讨，是什么样的算法设计，让计算机能够识别图像、理解语言、做出决策，从而展现出“智能”的特质。算法在各领域的“身影”：从你每日使用的搜索引擎，到为你推荐商品的电商平台，再到诊断疾病的医疗系统，算法的身影无处不在。本书将选取几个典型、贴近生活的场景，分析其中的数据如何被收集、如何被算法处理，以及最终如何转化为我们所见的智能化应用。例如，你将了解到，为何推荐系统总能“猜中”你的喜好，以及简单的用户行为数据是如何被转化为个性化的体验。算法的局限与未来展望：任何技术都有其两面性。在惊叹于算法强大能力的同时，我们也需要审视其潜在的局限和挑战，例如数据隐私、算法偏见、伦理困境等。本书将引导你思考，在大数据和算法飞速发展的今天，我们应当如何负责任地使用这些强大的工具，并对算法技术的未来发展趋势进行一些前瞻性的探讨。本书适合谁来阅读？无论你是对前沿科技充满好奇的普通读者，渴望了解技术如何改变世界的商业人士，还是正在学习相关专业的学生，希望从更广阔的视角理解技术应用，《数字洪流中的洞察者》都将为你提供一份宝贵的参考。我们力求以清晰的逻辑、生动的语言，避免过于艰涩的技术术语，让你在轻松阅读中，掌握大数据时代的核心脉络，理解驱动我们数字生活的底层逻辑。准备好，让我们一同潜入数字世界的深海，寻找那些赋能未来的智慧之光。

作者简介

目录信息

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　分块查找算法 27
2.1.3　哈希查找算法 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 44
2.5.1　0-1背包问题 45
2.5.2　部分背包问题 46
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　基于系统聚类法 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
8.2.2　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
8.3.3　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
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

课程学习地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/229 课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com 本课程划分为两大部分，第一部分侧重于基于Python的数据分析：从最基础的Python基础语法开始讲起、Python科学计算及数据分析工具包+Python数据可视化工具包的学习，系统了...

评分☆☆☆☆☆

最初看了作者写的前言，很实在，觉得应该是一本好书。然后开始看本书后，不说这本书的内容如何，就错别字+语句不通顺的地方+特别长的句子，200页的书，平均下来，至少每一页都有。有些错别字可能不影响理解，但是在讲解算法的时候，3写成4，这种错误，会误导读者。在网上找了...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计简直是为我量身定做的！我一直对人工智能的底层逻辑感到好奇，但又苦于找不到一本既有深度又不至于过于晦涩的入门读物。这本书恰恰满足了我的需求。它从机器学习的基础概念讲起，循序渐进地介绍了各种主流的算法模型，比如决策树、支持向量机、神经网络等等。让我惊喜的是，作者在讲解这些模型时，并没有堆砌大量的数学公式，而是通过非常形象的比喻和图示，将抽象的原理具象化。比如，在解释神经网络时，它将神经元比作一个决策单元，层层传递信息，最终做出判断，这个过程就像一个信息筛选和加工的流水线。更让我赞叹的是，它并没有停留在理论层面，而是紧密结合了人工智能在各个领域的典型应用，从自动驾驶汽车的感知系统，到医疗诊断的辅助工具，再到金融风险的预测模型，这些鲜活的案例让抽象的技术变得触手可及。尤其让我印象深刻的是关于自然语言处理的部分，它解释了机器是如何理解和生成人类语言的，这对于我这样经常使用智能助手的人来说，简直是打开了一个新世界的大门。这本书让我明白，人工智能并非遥不可及的科幻，而是已经渗透到我们生活方方面面的现实技术，并且还在不断地发展和演进。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“干货满满”！作者显然是经过了深入的思考和严谨的研究，才写出了这样一本既有理论深度又不乏实践指导的书籍。它并没有像一些书籍那样，仅仅停留在概念的介绍，而是将算法的原理、应用以及其在实际场景中的挑战，都进行了详细的阐述。我最喜欢的是书中关于典型实例的分析，它选取了几个非常有代表性的应用场景，比如精准营销、智能风控、个性化推荐等，然后深入剖析了这些场景中涉及到的数据特点、算法选择、模型构建以及效果评估等关键环节。这让我能够清晰地看到，那些看似神奇的技术，背后究竟是如何运作的。而且，书中对于机器学习中一些关键的术语和概念，也给出了非常清晰的解释，比如过拟合、欠拟合、特征工程等，这些概念的理解，对于我后续深入学习其他算法非常有帮助。这本书让我明白，大数据时代的算法并非遥不可及的黑箱，而是可以通过学习和理解，掌握并应用于实际工作的强大工具。它不仅拓宽了我的视野，也为我解决实际问题提供了新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，我并没有抱太大期望，只是想了解一下大数据和算法的概貌。然而，这本书的内容深度和广度却远远超出了我的想象。作者以一种极其系统的方式，将大数据时代的算法体系进行了梳理和讲解。它不仅仅是罗列了一些算法的名字，而是深入剖析了这些算法的内在逻辑，以及它们是如何在大数据环境中发挥作用的。我特别喜欢它在介绍不同算法时，会先阐述其解决问题的背景和动机，然后再引入算法本身，这样我的理解就更加有层次感。例如，在讲解聚类算法时，它先说明了在大数据中如何发现相似的数据点，然后才介绍K-means等具体算法的原理。而且，书中对人工智能的阐述也相当到位，它没有把人工智能神化，而是将其视为一种基于数据和算法的技术，并且细致地分析了机器学习在人工智能中的核心地位。最令我印象深刻的是，它在探讨了算法的强大能力之后，也毫不回避地指出了算法可能带来的挑战和伦理问题，比如数据隐私、算法偏见等，这让我从一个更全面的角度去审视大数据和算法。这本书的价值在于，它不仅仅是传授知识，更是引导读者进行思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是彻底颠覆了我对“大数据”和“算法”的理解，之前总觉得这些词离我生活很遥远，是技术宅们的专属名词。但这本书以一种极其生动、贴近生活的方式，将复杂的概念娓娓道来。我最印象深刻的是它对“个性化推荐”这个日常现象的剖析，作者竟然能把一个我们每天都在体验的服务，拆解得如此清晰，从数据采集的细枝末节，到背后支撑的推荐算法模型，再到用户行为分析的深度，让我恍然大悟，原来我们每一次点击、每一次滑动，都在被“学习”和“理解”。书里用了大量的真实案例，比如电商平台如何精准推送我们可能喜欢的商品，流媒体如何预测我们下一个想看的剧集，甚至社交媒体如何构建我们的信息茧房，这些案例都非常接地气，让我能够立刻联想到自己的使用体验，从而更好地理解算法的原理和作用。它并没有止步于技术层面的介绍，而是深入探讨了这些算法在现实世界中的应用，以及它们对社会、经济、甚至我们个人生活方式产生的巨大影响。读完后，我不再仅仅是这些服务的被动接受者，而是开始思考背后的逻辑，甚至对自己的数据隐私有了更深的警惕。书中的语言也相当易懂，即使是对技术不太了解的读者，也能轻松跟上作者的思路，仿佛在听一位资深的朋友娓娓道来，而不是枯燥的技术讲解。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是市面上少有的能够将大数据、机器学习、人工智能这三大热门概念融会贯通，并解释得如此清晰易懂的读物。我之前也看过一些相关的书籍，但要么过于偏重理论，要么讲解过于碎片化。这本书的独特之处在于，它以一种非常宏观的视角，勾勒出大数据时代算法的整个图景，然后层层深入，挖掘其内在的机理。它并没有回避算法中的一些核心概念，比如统计学习理论、模型评估方法等，但作者处理得非常巧妙，通过大量的图表和生动的类比，将这些概念变得直观易懂。我尤其欣赏书中对于不同算法的比较分析，它会详细说明每种算法的优缺点、适用场景，以及它们之间的联系和区别，这让我对算法的认知不再是孤立的点，而是形成了一个完整的知识体系。而人工智能的章节，更是将机器学习的成果进行了升华，它探讨了人工智能在不同领域的突破性进展，比如计算机视觉、自然语言处理等，并且还对人工智能的未来发展趋势进行了展望。这本书让我对大数据和算法有了更深刻的理解，也让我对人工智能的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这是一本两百页的小册子，目录虽然非常详细，但内容却很少，目录上的一节有可能只有三行不到。这本书只能算是启发式的目录，需要时可以翻一下，找找灵感。

评分☆☆☆☆☆

翻了翻，于我，不太实用。

评分☆☆☆☆☆

这书内容太专业了，并非简单的理念、概念介绍，不建议没有一定计算机基础的人看，因为真的很难啊，看的我头都要炸了！

评分☆☆☆☆☆

以算法为主线从简单的字符串查找、排序延伸到基本的机器学习算法，路径分析算法这块还是讲的不错的

评分☆☆☆☆☆

翻了翻，于我，不太实用。