算法的乐趣 - 第3页

...涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、k 均值、随机森林等，这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。 在本书中，你将学会如何使用这些算法来解决所...

...任何编程难题的解决方法。使用Python实现栈、队列、列表等数据结构掌握大O记法和时间复杂度等概念利用递归解决汉诺塔问题实现常用的搜索算法和排序算法...

...递归的原理、什么是树以及二叉堆和堆排序，然后介绍了图、DFS和BFS算法、各种排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、桶排序和基数排序）和搜索（顺序搜索、二分搜索和内插搜索）算法以及...

...对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大...

《算法设计与分析（第3版）》将经典问题和算法设计技术结合，以读者容易理解和接受的方式，系统介绍了算法设计技术，包括模拟法、递推法、蛮力法、分治法、减治法、贪心法、动态规划法、深度优先搜索、广度...

...以及所有对 JavaScript 数据结构与算法感兴趣的读者。 Jacqueline Kazil，数据科学家，资深软件开发者。活跃于 Python 软件基金会、PyLadies 等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织 18F 的联合创始人...

...融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。 《算法训练营：进阶篇（全彩版）》总计 8 章。第 1 章讲解数据结构进阶知识，涉及分块算法和...

...常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 第 4 章借助实际案例，讲解如何通过 XGBoost 解决分类、回归、排序等问题，并介绍了 XGBoost 常用功能的使用方法...

...然后详细分析程序的时间复杂度和空间复杂库，包括如何把控程序的实际运行时间，以及编程语言的内存管理。接着讲解数组、链表、哈希表、字符串、栈与队列、二叉树、回溯算法、贪心算法、动态规划的理论基础及其...

...最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具，包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度...