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本书将数学理论与实例相结合，这些实例以*先进的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和高级策略估计算法。

自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标，教读者用Python、JavaScript、C 编写机器学习算法，内容深入浅出，兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法，运用蒙特 卡洛模拟、点格自动机、适应函数解决问题。本书尤其适合对人工智能和机器学习感兴趣的程序员进阶学习。

本书编者倡导 自主编程 ，以问题解决为主线，致力于提升读者的计算思维与编程技能，引导读者科学地学习算法。全书共分为四章：第一章重点阐述数据抽象的方法及如何选择合适的数据结构，并介绍线性数据结构的基本应用；第二章通过生动的例子，详述了模拟、解析和贪心这三种策略，展示了如何结合严密的算法逻辑与实际操作经验来解决问题；第三章则以深入浅出的方式，讲解了 大化小 的思维方式，介绍了如何利用递推、分治和动态规划等算法来简化和解决复杂问题；第四章全面剖析了好算法的标准，并详细介绍了优化算法时间复杂度和空间复杂度的常用技巧。 本书可以作为数据结构和算法入门的培训教材，也可以作为准备参加全国信息学奥林匹克竞赛的学生赛前集训用书，还可以作为有一定编程语言基础的算法爱好者的参考书籍。

软件质量，不但依赖架构及项目管理，而且与代码质量紧密相关。这一点，无论是敏捷开发流派还是传统开发流派，都不得不承认。本书提出一种观点：代码质量与其整洁度成正比。干净的代码，既在质量上较为可靠，也为后