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這本書通過探索計算機科學理論和機器學習雙方可以相互傳授的內容，將理論和機器學習聯系起來。它強調了對靈活、易于操作的模型的需求，這些模型更好地捕捉使機器學習變得容易的東西，而不是讓機器學習變得困難的東西。

理論計算機科學家將被介紹到機器學習的重要模型和該領域的主要問題。機器學習研究人員將以一種可訪問的格式介紹前沿研究，并熟悉現代算法工具包，包括矩法、張量分解和凸規劃松弛。

超越最壞情況分析的處理方法是建立對實踐中使用的方法的嚴格理解，并促進發現令人興奮的、解決長期存在的重要問題的新方法。

在這本書中，我們將涵蓋以下主題:

(a)非負矩陣分解

(b)主題建模

(c)張量分解

(d)稀疏恢復

(e)稀疏編碼

(f)學習混合模型

(g)矩陣補全

//www.cambridge.org/core/books/algorithmic-aspects-of-machine-learning/165FD1899783C6D7162235AE405685DB

本書介紹了數據科學的數學和算法基礎，包括機器學習、高維幾何和大型網絡分析。主題包括高維數據的反直覺性質，重要的線性代數技術，如奇異值分解，隨機行走理論和馬爾可夫鏈，機器學習的基礎和重要算法，聚類算法和分析，大型網絡的概率模型，表示學習包括主題建模和非負矩陣分解、小波和壓縮感知。發展了重要的概率技術，包括大數定律、尾部不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證，以及用于分析大型隨機圖中的相變的矩方法。此外，還討論了重要的結構和復雜性度量，如矩陣規范和VC維。這本書是適合的本科生和研究生課程的設計和分析的算法的數據。

自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能夠實現人與電腦之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。

//www.datascienceassn.org/sites/default/files/Natural%20Language%20Processing%20with%20Python.pdf

伯德、克萊恩、洛佩爾編著的這本《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書面語言。《Python自然語言處理》基于Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但并不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹了如何有效管理語言數據。后記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。



《Python自然語言處理》的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。《Python自然語言處理》可供讀者用于自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智能、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。

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

　“一本極好又務實的數據結構入門書籍，讓讀者擁有剛好的理論知識以進行算法分析，同時兼顧實際應用。”－Barry Wittman Associate Professor Elizabethtown College

　　“經由閱讀本書，讀者進入Java collection framework的世界，使用Ant和JUnit，并建立一個有趣的網路搜索引擎雛型，繼Think Java之后又一力作！”－Chris Mayfield Associate Professor James Madison University

//greenteapress.com/wp/think-data-structures/

　　如果你是在學學生，或是準備要應征軟件工程師的話，本書較其它同類型的書籍更清楚、簡明和深入，幫助你學習或復習，軟件工程中數據結構演算法的一些重點。

　　藉由闡明理論架構之上的實用知識和技巧，作者Allen Downey呈現給你的是如何用數據結構，實作有效率的算法，以及分析測量算法的效率。你會用到很多Java collection framework(JCF）里的重要類別，知道這些類別是如何被實作以及知道它們的執行效能。每一個章節都有實作練習題，還有對應的測試程式檢查讀者練習題解答是否正確。

　　?使用像list和map這樣的數據結構，并了解其工作原理 　　?制作一個可以讀取維基百科網頁、分析網頁內容而且瀏覽產出資料tree 　　?分析程式碼以預測程式碼執行效率，以及程式要用多少記憶體 　　?為Map介面作數個實作類別，過程中包括使用哈希表以及二元搜索樹 　　?建立一個簡單的網頁搜索引擎，引擎包含爬蟲和儲存網頁內容的索引器，以及能將數據料回傳給使用者的檢索器

文本無處不在，對社會科學家來說，它是一個極好的資源。然而，由于信息非常豐富，而且語言又是千變萬化的，通常很難提取出我們想要的信息。人工智能的整個子領域與文本分析(自然語言處理)有關。開發的許多基本分析方法現在都可以作為Python實現使用。這本書將告訴您何時使用哪個方法、它如何工作的數學背景以及實現它的Python代碼。

概述：

今天，文本是我們生活中不可或缺的一部分，也是最豐富的信息來源之一。平均每天，我們閱讀約9000字，包括電子郵件、短信、新聞、博客文章、報告、推特，以及街道名稱和廣告。在你一生的閱讀過程中，這會讓你有大約2億字。這聽起來令人印象深刻(事實也的確如此)，然而，我們可以在不到0.5 g的空間里存儲這些信息:我們可以在u盤上隨身攜帶一生都值得閱讀的信息。在我寫這篇文章的時候，互聯網上估計至少有超過1200 TB的文本，或250萬人的閱讀價值。現在，大部分文本都以社交媒體的形式存在:微博、推特、Facebook狀態、Instagram帖子、在線評論、LinkedIn個人資料、YouTube評論等等。然而，文本即使在線下也是豐富的——季度收益報告、專利申請、問卷答復、書面信函、歌詞、詩歌、日記、小說、議會會議記錄、會議記錄，以及成千上萬的其他形式，可以(也正在)用于社會科學研究和數據挖掘。

文本是一個極好的信息來源，不僅僅是因為它的規模和可用性。它(相對)是永久性的，而且——最重要的是——它對語言進行編碼。這一人類能力(間接地，有時甚至直接地)反映了廣泛的社會文化和心理結構:信任、權力、信仰、恐懼。因此，文本分析被用于衡量社會文化結構，如信任(Niculae, Kumar, Boyd-Graber， & danescul - niculescul - mizil, 2015)和權力(Prabhakaran, Rambow， & Diab, 2012)。語言編碼了作者的年齡、性別、出身和許多其他人口統計因素(Labov, 1972;Pennebaker, 2011;Trudgill, 2000)。因此，文本可以用來衡量社會隨著時間推移對這些目標概念的態度(見Garg, Schiebinger, Jurafsky， & Zou, 2018;Hamilton, Leskovec， & Jurafsky, 2016;Kulkarni, Al-Rfou, Perozzi， & Skiena, 2015)。

然而，這種海量數據可能很快就會讓人喘不過氣來，處理這些數據可能會讓人望而生畏。文本通常被稱為非結構化數據，這意味著它不是以電子表格的形式出現，而是整齊地按類別排列。它有不同的長度，如果不首先對其進行格式化，就不能很容易地將其送入您喜歡的統計分析工具。然而，正如我們將看到的，“非結構化”是一個有點用詞不當。文本絕不是沒有任何結構的——它遵循非常規則的結構，受語法規則的控制。如果你知道這些，理解文本就會變得容易得多。

這本書分成兩部分。在前半部分，我們將學習文本和語言的一些基本屬性——語言分析的層次、語法和語義成分，以及如何描述它們。我們還將討論為我們的分析刪除哪些內容，保留哪些內容，以及如何計算簡單、有用的統計數據。在下半部分，我們將著眼于探索，發現數據中的潛在結構。我們將從簡單的統計學習到更復雜的機器學習方法，如主題模型、詞嵌入和降維。

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

本書介紹了數據科學的數學和算法基礎，包括機器學習、高維幾何和大型網絡的分析。主題包括高維數據的反直覺性質、重要的線性代數技術，如奇異值分解、隨機游動和馬爾科夫鏈理論、機器學習的基本原理和重要算法、聚類算法和分析、大型網絡的概率模型、表示學習，包括主題建模和非負矩陣分解、小波和壓縮感知。本文提出了一種正概率技術，包括大數定律、尾部不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證以及分析大隨機圖相變的矩量法。此外，還討論了重要的結構和復雜性度量，如矩陣范數和vc維。本書適用于設計和分析數據算法的本科和研究生課程。

Python程序員將使用這些有用的單行程序來提高他們的計算機科學技能。

Python單行程序將教會您如何閱讀和編寫“單行程序”:將有用功能的簡明語句封裝到一行代碼中。您將學習如何系統地解包和理解任何一行Python代碼，并像專家一樣編寫雄辯、強大的壓縮Python。

本書共分五章，內容包括技巧和技巧、正則表達式、機器學習、核心數據科學主題和有用的算法。對一行程序的詳細解釋將介紹關鍵的計算機科學概念，并提高您的編碼和分析技能。您將了解高級Python特性，如列表理解、切片、lambda函數、正則表達式、映射和縮減函數以及切片分配。您還將學習如何:

?利用數據結構來解決現實世界的問題，比如使用布爾索引來查找污染水平高于平均水平的城市

?使用NumPy基礎，如數組、形狀、軸、類型、廣播、高級索引、切片、排序、搜索、聚合和統計

?計算多維數據數組的基本統計量和無監督學習的K-Means算法

?使用分組和命名組、負查找頭、轉義字符、空白、字符集(和負字符集)和貪婪/非貪婪操作符創建更高級的正則表達式

?了解廣泛的計算機科學主題，包括字謎、回文、超集、排列、階乘、質數、斐波納契數、混淆、搜索和算法排序

在本書的最后，您將了解如何以最精煉的方式編寫Python，并僅用一行代碼就創建簡潔、漂亮的“Python藝術”片段。

地址：

//www.manning.com/books/algorithms-and-data-structures-in-action

對這項技術

數據結構和算法是程序存儲和處理信息的基礎。選擇最佳算法可以確保您的程序是快速、高效和可靠的。

關于這本書

算法和數據結構的作用向您介紹了您將在web應用程序、系統編程和數據操作中使用的各種算法。一章一章地，這本書擴展了你已經知道的基本算法，給你一個更好的選擇不同的編程問題的解決方案。在本文中，您將發現用于改進優先級隊列、高效緩存、集群數據等的技術。每個示例都用各種語言的圖形、語言無關偽代碼和代碼示例進行了完整的說明。完成之后，您將能夠實現高級的和不太知名的算法來提高代碼的性能。當需要自定義解決方案時，您甚至可以設計自己的數據結構來解決這些情況。

里面有什么：

• 改進基本數據結構
• 高效的緩存
• 最近鄰搜索，包括k-d樹和s -樹
• 完整的“偽代碼”和多種語言的示例

對讀者

適合具有基本或中級技能的程序員。以語言無關的方式編寫，不需要特定的語言知識。

關于作者

Marcello La Rocca是一名研究科學家和全堆棧工程師，專注于優化算法、遺傳算法、機器學習和量子計算。他為Twitter和微軟(Microsoft)等公司的大型web應用程序做出了貢獻，在學術界和工業界進行了應用研究，并撰寫了《Neatsort自適應排序算法》(the Neatsort adaptive sort algorithm)一書。