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高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科，是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法，包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程，或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發，我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是，數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說，不是簡單地將數據看作字節和地址的集合，而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例，ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調，對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略，并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現，我們還引入了重要的面向對象設計模式，將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能，并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。

//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

本書由計算理論領域的知名MichaelSipser所撰寫。他以獨特的視角，地介紹了計算理論的三個主要內容：自動機與語言、可計算性理論和計算復雜性理論。作者以清新的筆觸、生動的語言給出了寬泛的數學原理，而沒有拘泥于某些低層次的細節。在證明之前，均有“證明思路”，幫助讀者理解數學形式下蘊涵的概念。本書可作為計算機高年級本科生和研究生的教材，也可作為教師和研究人員的參考書。

//staff.ustc.edu.cn/~huangwc/book/Sipser_Introduction.to.the.Theory.of.Computation.3E.pdf

統計學是關于可觀測現象的數學建模，使用隨機模型，以及分析數據:估計模型的參數和檢驗假設。在這些注釋中，我們研究了各種評估和測試程序。我們考慮它們的理論性質，并研究各種最優化的概念。

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。

地址：

//book-wright-ma.github.io/

本書涵蓋了用于高維數據分析的新的數學原理(統計和幾何)、可擴展(凸和非凸)優化方法，以及重要的應用，如科學成像、寬帶通信、人臉識別、3D視覺和深度網絡。這本書將被用作數據科學、信號處理、優化和機器學習領域的研究生入門教科書。它已被用于課程EECS 290(伯克利)和ELEN 6886(哥倫比亞)。

在過去的二十年里，高維空間中低維結構的研究有了巨大的發展。在很大程度上，具有代表性的低維模型(如稀疏和低秩以及它們的變體和擴展)的幾何和統計特性現在已經很好地理解了。在何種條件下，這些模型可以有效地和高效地從(最小采樣量)數據中恢復，已經清楚地描述了。為了從高維數據中恢復低維模型，已經開發了許多高效和可擴展的算法。對這些算法的工作條件和計算復雜性也進行了詳細的描述。這些新理論結果和算法已經徹底改變了科學和信號處理的實踐數據, 并對傳感、成像和信息處理產生了重要的影響。在科學成像、圖像處理、計算機視覺、生物信息學、信息檢索和機器學習等領域，我們已取得了顯著的技術進步。正如我們將從本書中介紹的應用程序中看到的，其中一些發展似乎違背了傳統智慧。

見證了這一歷史性的進步，我們認為，現在是全面研究這一新知識體系并在統一的理論和計算框架下組織這些豐富成果的時候了。關于壓縮感知和稀疏模型的數學原理，已有許多優秀的書籍。然而，本書的目標是通過真正有效的計算，彌合低維模型在高維數據分析中的原理和應用之間的差距:

本書結構

這本書的主體包括三個相互關聯的部分: 原理、計算和應用(PCA)。本書還對相關的背景知識做了附錄。

第一部分: 原理(2-7章)提出了稀疏、低秩和一般低維模型的基本性質和理論結果。它描述了在保證正確性或精度的情況下，恢復這種低維結構的逆問題變得易于處理并且能夠有效地解決的條件。

第二部分: 計算(第8章和第9章)介紹了凸和非凸優化的方法，以開發用于恢復低維模型的實用算法。這些方法展示了如何系統地提高算法效率和降低整體計算復雜度，從而使生成的算法快速、可擴展到大尺寸和高維數據的強大思想。

第三部分: 應用(10到16章)演示了如何前面兩部分的原理和計算方法可能價格不能提高解決各種現實問題和實踐。這些應用還指導如何適當地定制和擴展本書中介紹的理想化的模型和算法，以包含關于應用的其他領域特定知識(先驗或約束)。

最后的附錄(A-E)在書的最后是為了使這本書很大程度上是獨立的。

概率論起源于17世紀的法國，當時兩位偉大的法國數學家，布萊斯·帕斯卡和皮埃爾·德·費馬，對兩個來自機會博弈的問題進行了通信。帕斯卡和費馬解決的問題繼續影響著惠更斯、伯努利和DeMoivre等早期研究者建立數學概率論。今天，概率論是一個建立良好的數學分支，應用于從音樂到物理的學術活動的每一個領域，也應用于日常經驗，從天氣預報到預測新的醫療方法的風險。

本文是為數學、物理和社會科學、工程和計算機科學的二、三、四年級學生開設的概率論入門課程而設計的。它提出了一個徹底的處理概率的想法和技術為一個牢固的理解的主題必要。文本可以用于各種課程長度、水平和重點領域。

在標準的一學期課程中，離散概率和連續概率都包括在內，學生必須先修兩個學期的微積分，包括多重積分的介紹。第11章包含了關于馬爾可夫鏈的材料，為了涵蓋這一章，一些矩陣理論的知識是必要的。

文本也可以用于離散概率課程。材料被組織在這樣一種方式，離散和連續的概率討論是在一個獨立的，但平行的方式，呈現。這種組織驅散了對概率過于嚴格或正式的觀點，并提供了一些強大的教學價值，因為離散的討論有時可以激發更抽象的連續的概率討論。在離散概率課程中，學生應該先修一學期的微積分。

為了充分利用文中的計算材料和例子，假設或必要的計算背景很少。所有在文本中使用的程序都是用TrueBASIC、Maple和Mathematica語言編寫的。

機器學習簡明指南，不可錯過!

A Machine Learning Primer

亞馬遜研究科學家Mihail Eric關于機器學習實踐重要經驗。包括監督學習、機器學習實踐、無監督學習以及深度學習。具體為：

監督學習

• 線性回歸
• 邏輯回歸
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機
• 決策樹
• K-近鄰

機器學習實踐

• 偏差-方差權衡
• 如何選擇模型
• 如何選擇特征
• 正則化你的模型
• 模型集成
• 評價指標

無監督學習

• 市場籃子分析
• K均值聚類
• 主成分分析

深度學習

• 前向神經網絡
• 神經網絡實踐
• 卷積神經網絡
• 循環神經網絡

《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。

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1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

2. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。

3. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人們所期望的那樣，技術書籍的大部分時間都集中在技術方面。然而，這造成了一種錯覺，即技術在某種程度上是沒有偏見的，總是中性的，因此適合每個人。后來，當產品已經存在時，現實會證明我們不是這樣的。包含和表示在設計和建模階段是至關重要的。在本章中，我們將從架構的角度分析，哪些非功能性需求是最敏感的，以及如何開始討論它們以最大限度地提高我們的軟件產品成功的可能性。

4. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

5. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

6. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

7. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

8. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

9. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

10. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

11. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

12. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Micha? Breiter and Robert Nowak

本章描述了將對象狀態轉換為一種格式的過程，這種格式可以在當前使用的面向對象編程語言中傳輸或存儲。這個過程稱為序列化(封送處理);相反的稱為反序列化(反編組)進程。它是一種低級技術，應該考慮一些技術問題，如內存表示的大小、數字表示、對象引用、遞歸對象連接等。在本章中，我們將討論這些問題并給出解決辦法。我們還簡要回顧了當前使用的工具，并指出滿足所有需求是不可能的。最后，我們提供了一個新的支持向前兼容性的c++庫。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

在二十一世紀，統計方法的范圍和影響都有了驚人的擴大。“大數據”、“數據科學”和“機器學習”已經成為新聞中常見的術語，因為統計方法被用于處理現代科學和商業的龐大數據集。我們是怎么走到這一步的?我們要去哪里?這本書帶領我們經歷了自20世紀50年代引入電子計算之后的數據分析革命。從經典的推論理論-貝葉斯，頻率主義者，費歇爾-個別章節采取了一系列有影響力的主題:生存分析，邏輯回歸，經驗貝葉斯，jackknife和bootstrap，隨機森林，神經網絡，馬爾科夫鏈蒙特卡羅，模型選擇后的推論，以及更多。本書將方法論和算法與統計推斷相結合，并以對統計和數據科學未來方向的推測作為結尾。