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學習如何在編寫高性能python程序和算法中使用數據結構這篇關于數據結構和算法的實用介紹可以幫助每一個想要編寫更高效軟件的程序員。本書以Robert Lafore基于java的傳奇指南為基礎，幫助學生準確理解數據結構和算法是如何運行的。您將學習如何用非常流行的Python語言有效地應用它們，并擴展您的代碼以應對當今的大數據挑戰。在整個過程中，作者關注現實世界的例子，用直觀的交互式可視化交流關鍵思想，并將復雜性和數學限制在提高性能所需的范圍內。他們逐步介紹了數組、排序、堆棧、隊列、鏈表、遞歸、二叉樹、2-3-4樹、哈希表、空間數據結構、圖等等。它們的代碼示例和插圖非常清晰，即使你是一個接近初學者，或者你有使用其他過程或面向對象語言的經驗，你也可以理解它們。

• 培養核心的計算機科學技能，使你不僅僅是“寫代碼”
• 了解數據結構如何使程序(和程序員)更高效
• 了解數據組織和算法如何影響您使用當前和未來計算資源的能力
• 開發可以在任何語言中使用的數據結構實現技能
• 為每個編程問題選擇最佳的數據結構和算法，并認識到應該避免哪些
• 《Python中的數據結構與算法》包含了大量的示例、復習問題、個人和團隊練習、思維實驗和較長的編程項目。它是自學和課堂設置的理想選擇，既可以作為主要文本，也可以作為更正式的演示的補充。

智能是所有生物的基本組成部分，也是人工智能的基礎。在這篇入門讀物中，我們探討了與智能有關的想法，了解其影響和限制，并可能勾勒出未來系統的能力。人工智能，以機器學習的形式，已經對我們的生活產生了重大影響。

作為一種探索，我們深入到智能的不同部分，這些部分顯得至關重要。我們希望這對確定未來有幫助。同時，在探索過程中，我們希望能創造出新的發人深省的問題。智能不是一個單一的可衡量的數量，而是一個跨越生物學、物理學、哲學、認知科學、神經科學、心理學和計算機科學的課題。

歷史學家尤瓦爾-諾亞-哈拉里指出，未來的工程師和科學家必須拓寬他們的理解，包括心理學、哲學和倫理學等學科。小說家們長期以來一直把工程師和科學家描繪成在這些方面有缺陷的人。今天，在現代社會中，人工智能的出現和法律要求，強制將這些更廣泛的主題推向前臺。

我們從介紹智能開始，迅速進入更深刻的思考和想法。我們稱其為 "生命、宇宙和萬物"[2]的入門讀物，取自道格拉斯-亞當斯的著名科幻書。四十二個可能是正確的答案，但問題是什么？

”圖。這么簡單的想法。將問題映射到圖上，然后通過搜索圖或探索圖的結構來解決它。還有什么比這更容易的呢?然而，事實證明，使用圖表是一個巨大而復雜的領域。跟上潮流是一項挑戰。為了跟上進度，您只需要一個了解大多數圖表工作人員的編輯，并讓他收集近70名研究人員來總結他們的圖表工作。結果就是《海量圖分析》這本書。”

• Timothy G. Mattson，英特爾公司高級首席工程師

大規模圖分析方面的專業知識是解決現實世界的重大挑戰的關鍵，從醫療保健到可持續性，到檢測內部威脅、網絡防御等。這本書提供了大規模圖分析的全面介紹，從思想領袖橫跨學術界，行業，和政府的貢獻。

大規模圖分析將有利于學生，研究人員，和學術界實踐者，國家實驗室，和行業誰希望了解最先進的算法，模型，框架和軟件在大規模圖分析。

這本書的目標是學術界、國家實驗室和工業界的學生、研究人員和從業者，他們希望獲得海量尺度分析的最先進的算法、模型、框架和軟件。這本書包含了在大規模圖分析領域的主要作者的章節的全面集合。章節分為五個部分:第一部分:算法:搜索和路徑(第1 - 2章)，第二部分:算法:結構(第3 - 6章)，第2部分:算法和應用(第7 - 11章)，第5部分:模型(第12 - 14章)，第5部分:框架和軟件(第15 - 20章)。

**《霧計算:概念、框架和應用程序》**的編排可以讓沒有霧計算經驗的讀者探索這個領域。它是分布式計算研究人員以及希望提高物聯網(IoT)設備安全性和連接性理解的專業人員的一個可訪問的信息來源。這本書對在無線通信安全和隱私研究領域工作的研究人員和專業人員也有用。本書是為在霧計算領域工作或感興趣的學生、專業人員、研究人員和開發人員準備的。這本書的一個獨特之處在于它涵蓋了霧計算領域的各種案例研究和未來的可能性。

這本書:

開始覆蓋霧計算的基本概念，以幫助讀者掌握技術，從基礎開始 * 解釋霧計算架構，以及霧、物聯網和云計算的融合 * 為霧計算及其在物聯網領域的應用提供評估 * 討論了軟件定義的網絡和機器學習算法在霧計算中的應用 * 描述使用霧計算的不同安全性和隱私問題，并探討使用邊緣霧計算的消費設備的單點控制系統 * 詳細概述如何在霧計算中利用區塊鏈技術，以及如何在遠程醫療和醫療保健應用程序中使用霧計算 * 研究了通信協議的使用，霧計算實現的模擬工具，以及生物信息學、災害控制和物聯網領域的案例研究

//www.taylorfrancis.com/books/edit/10.1201/9781003188230/fog-computing-ravi-tomar-avita-katal-susheela-dahiya-niharika-singh-tanupriya-choudhury

在過去的十年里，人們對人工智能和機器學習的興趣有了相當大的增長。從最廣泛的意義上說，這些領域旨在“學習一些有用的東西”，了解生物體所處的環境。如何處理收集到的信息導致了算法的發展——如何處理高維數據和處理不確定性。在機器學習和相關領域的早期研究階段，類似的技術在相對孤立的研究社區中被發現。雖然不是所有的技術都有概率論的自然描述，但許多都有，它是圖模型的框架(圖和概率論的結合)，使從統計物理、統計、機器學習和信息理論的想法的理解和轉移。在這種程度上，現在有理由期待機器學習研究人員熟悉統計建模技術的基礎知識。這本書集中在信息處理和機器學習的概率方面。當然，沒有人說這種方法是正確的，也沒有人說這是唯一有用的方法。事實上，有人可能會反駁說，這是沒有必要的，因為“生物有機體不使用概率論”。無論情況是否如此，不可否認的是，圖模型和概率框架幫助機器學習領域出現了新算法和模型的爆炸式增長。我們還應該清楚，貝葉斯觀點并不是描述機器學習和信息處理的唯一方法。貝葉斯和概率技術在需要考慮不確定性的領域中發揮了自己的作用。

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本書結構

本書第一部分的目的之一是鼓勵計算機科學專業的學生進入這一領域。許多現代學生面臨的一個特別困難是有限的正規微積分和線性代數訓練，這意味著連續和高維分布的細節可能會讓他們離開。在以概率作為推理系統的一種形式開始時，我們希望向讀者展示他們可能更熟悉的邏輯推理和動態規劃的想法如何在概率環境中有自然的相似之處。特別是，計算機科學的學生熟悉的概念，算法為核心。然而，在機器學習中更常見的做法是將模型視為核心，而如何實現則是次要的。從這個角度來看，理解如何將一個數學模型轉換成一段計算機代碼是核心。

第二部分介紹了理解連續分布所需的統計背景，以及如何從概率框架來看待學習。第三部分討論機器學習的主題。當然，當一些讀者看到他們最喜歡的統計話題被列在機器學習下面時，他們會感到驚訝。統計學和機器學習之間的一個不同觀點是，我們最終希望構建什么樣的系統(能夠完成“人類/生物信息處理任務的機器)，而不是某些技術。因此，我認為這本書的這一部分對機器學習者來說是有用的。第四部分討論了明確考慮時間的動態模型。特別是卡爾曼濾波器被視為圖模型的一種形式，這有助于強調模型是什么，而不是像工程文獻中更傳統的那樣把它作為一個“過濾器”。第五部分簡要介紹了近似推理技術，包括隨機(蒙特卡羅)和確定性(變分)技術。

機器學習是關于基于數據的學習、推理和行動。這是通過構建計算機程序來完成的，這些程序可以處理數據，提取有用的信息，對未知屬性做出預測，并建議采取的行動或做出的決定。將數據分析變成機器學習的原因是，這個過程是自動化的，計算機程序是從數據中學習的。這意味著使用通用計算機程序，這些程序根據觀察到的所謂訓練數據自動調整程序的設置，以適應特定的應用程序環境。因此可以說，機器學習是一種通過實例編程的方式。機器學習的美妙之處在于，數據所代表的內容是非常隨意的，我們可以設計出適用于不同領域的廣泛實際應用的通用方法。我們通過下面的一系列例子來說明這一點。上述“通用計算機程序”是指數據的數學模型。也就是說，當我們開發和描述不同的機器學習方法時，我們使用的是數學語言。數學模型描述了與觀測數據對應的相關數量或變量與感興趣的屬性(如預測、動作等)之間的關系。因此，模型是數據的緊湊表示，以精確的數學形式捕捉我們正在研究的現象的關鍵屬性。使用哪個模型通常由機器學習工程師在查看可用數據時產生的見解和從業者對問題的總體理解來指導。在實踐中實現該方法時，將該數學模型轉換為可在計算機上執行的代碼。然而，要理解計算機程序的實際作用，了解其基礎數學也很重要。

這本書的目的是介紹監督機器學習，而不需要在該領域的任何經驗。我們既關注基礎的數學，也關注實踐方面。本書是教科書，不是參考書，也不是編程手冊。因此，它只包含一個仔細(但全面)的監督機器學習方法的選擇，而沒有編程代碼。現在有許多精彩和證據確鑿的代碼包可用,我們深信,在很好地理解數學和內部運行的方法。在這本書中，我們從統計學的角度來討論方法的統計特性。因此，它需要一些統計和概率論的知識，以及微積分和線性代數。我們希望，從頭到尾閱讀這本書將給讀者一個良好的起點，作為一個機器學習工程師工作和/或繼續在該學科的進一步研究。下圖說明了章節之間的主要依賴關系。特別是在第二、三、四章中討論了最基本的主題，我們建議讀者先閱讀這些章節，然后再閱讀后面包含更高級的主題的章節(第5-9章)。第10章超越了機器學習的監督設置，第11章關注于設計一個成功的機器學習解決方案的一些更實際的方面，比前幾章的技術性更少。最后，第十二章(由David Sumpter撰寫)討論了現代機器學習的某些倫理方面。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

深度學習在許多領域已經取得了顯著的成果。現在它在科學領域掀起了波瀾尤其是在生命科學領域。這本實用的書教導了開發人員和科學家如何將深度學習用于基因組學、化學、生物物理學、顯微學、醫學分析和其他領域。

理想的實踐開發人員和科學家準備將他們的技能應用于科學應用，如生物學，遺傳學，和藥物的發現，這本書介紹了幾個深度網絡原語。您將跟隨一個案例研究，研究如何設計將物理、化學、生物學和醫學結合在一起的新療法——這個例子代表了科學界最大的挑戰之一。

學習在分子數據上執行機器學習的基礎知識

• 理解為什么深度學習是遺傳學和基因組學的強大工具
• 應用深度學習來理解生物物理系統
• 簡單介紹一下DeepChem的機器學習
• 使用深度學習來分析微觀圖像
• 使用深度學習技術分析醫學掃描
• 了解變分自編碼器和生成對抗網絡
• 解釋你的模型在做什么以及它是如何工作的