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題目 Algorithms in C：C語言算法實現

關鍵詞

算法設計，C語言，編程

簡介

本書的目的是研究各種重要且有用的算法：解決適合計算機實現的問題的方法。 我們將處理許多不同的應用領域，始終嘗試著重于重要的知識和學習有趣的“基本”算法。 由于涉及的領域和算法眾多，因此我們無法深入研究許多方法。 但是，我們將嘗試在每種算法上花費足夠的時間，以了解其基本特征并尊重其微妙之處。 簡而言之，我們的目標是學習當今計算機上使用的大量最重要的算法，并且足以使用和欣賞它們。

要很好地學習算法，必須實現并運行它。 因此，理解本書中介紹的程序的推薦策略是實施和測試它們，嘗試使用變體，然后對實際問題進行嘗試。 我們將使用C編程語言來討論和實現大多數算法。 但是，由于我們使用的是語言的較小子集，因此我們的程序可以輕松轉換為許多其他現代編程語言。

本書的讀者應該至少有一年的高級和低級語言編程經驗。 另外，雖然在第3章和第4章中對此材料進行了詳細的介紹，但對簡單數據結構（如數組，堆棧，隊列和T恤）上的基本算法進行一些接觸可能會有所幫助，盡管在第3章和第4章中對此材料進行了詳細介紹。 還假定了其他基本計算機科學概念。 （我們將在適當的時候簡要地回顧這些材料，但始終在解決特定問題的上下文中。）我們處理的一些應用領域需要基本演算的知識。 我們還將使用一些非常基本的材料，包括lin-ear代數，幾何和離散數學，但是這些主題的先前知識不是必需的。

目錄

本課程從數據科學的角度介紹概率論與統計的基本概念。目的是熟悉在數據分析中廣泛使用的概率模型和統計方法。

//cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/DSGA1002_fall17/index.html

高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

本文采用了一種獨特的機器學習方法，它包含了對進行研究、開發產品、修補和玩耍所必需的所有基本概念的全新的、直觀的、但又嚴謹的描述。通過優先考慮幾何直觀，算法思維，和實際應用的學科，包括計算機視覺，自然語言處理，經濟學，神經科學，推薦系統，物理，和生物學，這篇文章為讀者提供了一個清晰的理解基礎材料以及實際工具需要解決現實世界的問題。通過深入的Python和基于MATLAB/ octave的計算練習，以及對前沿數值優化技術的完整處理，這是學生的基本資源，也是從事機器學習、計算機科學、電子工程、信號處理和數值優化的研究人員和實踐者的理想參考。其他資源包括補充討論主題、代碼演示和練習，可以在官方教材網站mlrefined.com上找到。

• 建立在清晰的幾何直覺上的講述
• 最先進的數值優化技術的獨特處理
• 邏輯回歸和支持向量機的融合介紹
• 將功能設計和學習作為主要主題
• 通過函數逼近的視角，先進主題的無與倫比的呈現
• 深度神經網絡和核方法的細化描述

主題： Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications

摘要： 自深度神經網絡發展以來，它們為人們的日常生活做出了巨大的貢獻。機器學習在日常生活的方方面面提供了比人類所能提供的更合理的建議。然而，盡管取得了這一成就，神經網絡的設計和訓練仍然具有挑戰性和不可預測的過程，這些過程被稱為煉金術。為了降低普通用戶的技術門檻，自動化超參數優化（HPO）已成為學術界和工業界的熱門話題。本文對高性能氧最基本的課題進行了綜述。第一節介紹了與模型訓練和結構有關的關鍵超參數，并討論了它們的重要性和定義取值范圍的方法。然后，重點研究了主要的優化算法及其適用性，包括它們的效率和精度，特別是對于深度學習網絡。本研究接下來回顧了HPO的主要服務和工具包，比較了它們對最新搜索算法的支持、與主要深度學習框架的可行性以及用戶設計的新模塊的可擴展性。本文總結了HPO應用于深度學習中存在的問題，優化算法的比較，以及在計算資源有限的情況下模型評估的突出方法。

 創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。

本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。

有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率

《算法:設計與分析》是為計算機科學、工程、信息技術和計算機應用專業的本科生和研究生設計的教材。本書提供了理論和數學并俱的概念。它涵蓋了算法的基礎、設計技術、高級主題和應用。本書也將作為研究人員和打算追求算法設計的專業程序員一個有用的參考。本書還為準備校園面試和競爭性考試的學生提供了參考。

• 提供深入的主題處理，如復雜性分析、設計范例、數據結構和機器學習算法
• 介紹 Decrease and Conquer, Transform and Conquer 和 PSpace 以及標準范例等主題
• 解釋包括歐幾里德定理和中國剩余定理在內的數值方法，并回顧基本的數學概念
• 在每章的結尾提供要點和關鍵術語列表，幫助讀者快速回憶重要的概念
• 在每一章結尾和附錄10中給出的練習將幫助學生為考試和面試做準備

Harsh Bhasin, Assistant Professor, FMIT, Jamia Hamdard, New Delhi

本書簡介:

這本書介紹了數據類型(簡單和結構化)和算法與圖形和文本的解釋。在下一節中，您將介紹簡單和復雜的標準算法及其流程圖:所有內容都與解釋和表集成在一起，以提供算法的逐步發展。

主要的算法有:循環中三個或n個數字的和、十進制到二進制的轉換、最大和最小搜索、線性/順序搜索、二進制搜索、冒泡排序、選擇排序、兩個排序數組的合并、從文件中讀取字符、堆棧管理、階乘和斐波那契序列。

C語言算法介紹的最后一部分是C語言的介紹和代碼的實現，這部分是與所研究的算法相關的。這本書充滿了屏幕截圖和說明代碼意義的插圖。

你會學到什么

• 在C語言中實現算法
• 處理變量、常量、基本類型和結構化類型
• 使用數組、堆棧、隊列、圖、樹、散列表、記錄和文件
• 探索算法的設計
• 解決搜索問題，包括二分查找、排序和冒泡/選擇排序
• 用階乘函數和斐波那契數列編制遞歸算法

這本書是給誰看的

初級入門:對于任何第一次學習計算機科學和信息系統的人來說，它都是一個起點。

目錄：

簡介： 這本書需要數學思維，但只需要基本的背景知識。 在本書的大部分內容中，我們都假設您具備基本的計算機科學知識（算法，復雜性）和基本的概率論。 在更多的技術部分中，我們假設您熟悉Markov決策問題（MDP），數學編程（特別是線性和整數編程）和經典邏輯。

所有這些（基本計算機科學除外）都在附錄中進行了簡要介紹，但是它們只是作為更新和建立符號的用途，不能替代這些主題的背景知識。 （尤其是概率論，這是正確的。）但是，最重要的是，先決條件是具有清晰思考的能力。

本書包括13個章節，大致分為以下幾部分：

Block 1, Chapters 1–2:分布式問題解決

Block 2, Chapters 3–6:非合作博弈論

Block 3, Chapters 7:learning

Block 4, Chapters 8:交流

Block 5, Chapters 9–11:組協議

Block 6, Chapters 12:聯盟博弈論

Block 7, Chapters 13–14:邏輯理論

部分目錄：

機器學習是計算機科學發展最快的領域之一，有著廣泛的應用。這本教科書的目的是以一種有原則的方式介紹機器學習和它提供的算法范例。這本書提供了一個基本的理論基礎的機器學習和數學推導，將這些原則轉化為實際的算法。在介紹了基礎知識之后，這本書涵蓋了以前教科書沒有涉及到的一系列廣泛的中心主題。這些包括討論學習的計算復雜性和凸性和穩定性的概念;重要的算法范例包括隨機梯度下降、神經網絡和結構化輸出學習;以及新興的理論概念，如PAC-Bayes方法和基于壓縮的邊界。為高級本科生或剛開始的研究生設計，文本使學生和非專業讀者在統計，計算機科學，數學和工程的機器學習的基礎和算法。