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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。

内容简介

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本书翻译自Sam R.Alapati的Expert Hadoop Administration。Sam R.Alapati是Sabre公司的首席Hadoop管理员，具有多年的Hadoop运维管理经验。他希望通过本书，为Hadoop集群开发与管理人员提供一些有益指导。从事Hadoop的管理工作，首先要了解Hadoop的架构，只进行单纯的操作并不能被称为合格的管理员。基于此，本书在介绍Hadoop及其生态组件时，都会首先介绍其架构，以期读者能够在更高的层次认识管理工作。本书首先介绍了Hadoop的整体架构及其部署与使用；然后着重介绍了两个重要的计算引擎MapReduce与Spark；接着介绍了Hadoop的数据存储与安全、数据均衡等特性；很后则介绍了如何进行参数调优与故障排除。整个流程下来，读者能够建立起完整的关于Hadoop管理的体系架构。

本书从群智能优化算法和高维多目标优化两方面入手，一方面系统地介绍了差分进化算法的基本原理及外研究现状，通过分析算法的模型、关键步骤及参数设置，设计和构建了高性能的改进算法，并将其应用于医学图像处理、电子商务等实际工程领域；另一方面，深入分析了高维多目标优化算法的基本原理、外研究现状及关键技术难点，详细描述了基于差分进化算法的高维多目标优化算法设计、构建与实验分析，以及其在智能交通系统中的实际应用。本书取材新颖、内容翔实、覆盖面广，案例分析具有较强的可重复性和可执行性，不仅适合于初学者，也适合自动化、计算机、信息科学等相关专业的高年级本科生和研究生、进化计算及高维多目标优化研究爱好者以及工程优化人员等。