暑热来袭 ， 上海的室外温度已接近37℃
读书 ， 让人心净…
心净 ， 自然凉…
科荣大厦内凉风习习
神秘的7楼闪马人 ， 都在看什么书？
技术向书单推荐
#01
《算法设计》
[美]乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg） 著
王海鹏 译
人民邮电出版社
内容简介：
这是一本关于算法设计和分析的经典教材 ， 其围绕算法设计进行组织 ， 对每种算法技术用多个典型范例进行分析 ， 把算法的理论跟实际问题结合起来 ， 侧重算法设计思路 ， 每章都从实际问题出发 ， 经过深入具体的分析引出相应算法的设计思想 ， 并对算法的正确性和复杂性进行合理的分析和论证 ， 含有200多道精彩的习题 ， 还扩展了PSPACE问题、参数复杂性等内容 。（摘自当当网）
推荐语：
该书内容整体设计合理 ， 对算法的时间复杂度、逻辑分析得很透彻 ， 同时将算法和机器学习应用关联 ， 比如讲解贪心算法时 ， 这本书会专门讲解最小生成树在聚类中的应用 ， 分治算法会引出卷积和傅里叶变换 。
【百部最佳同性恋小说之一 百部最佳同性恋小说】#02
《机器学习实战》
[美]彼得·哈林顿（Peter Harrington） 著
李锐 李鹏 曲亚东 王斌 译
人民邮电出版社
内容简介：
机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向 。在现今大数据时代的背景下 ， 捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式 ， 使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目 。本书精心编排实例 ， 切入日常工作任务 ， 摒弃学术化语言 ， 利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据、进行数据分析及可视化 。（摘自当当网）
推荐语：
这本书主要是对机器学习常见算法的实例讲解 ， 同时对数据分析相关内容如PCA降维、SVD简化数据及大数据MapReduce应用也有涉及 ， 可以让读者对机器学习算法如何在数据领域应用有些初步概念 ， 便于进一步的学习 。
#03
《深度学习》
[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）
[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）
[加]Aaron Courville（亚伦·库维尔）著
赵申健 黎彧君 符天凡 李凯 译
张志华等 审校
人民邮电出版社
内容简介：
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写 ， 是深度学习领域奠基性的经典教材 。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念 ， 它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法 ， 它们被公认为是深度学习未来的研究重点 。（摘自当当网）
推荐语：
这是一本机器学习圣经 ， 俗称花书 ， 学习机器学习者必读 。第一部分包括线性代数、概率 、信息论复习 ， 数值优化 ， 机器学习基础 ， 第二部分对深度学习的反向传播、正则、模型优化、卷积及应用有着详细介绍 ， 第三部分面向更深入的深度学习研究 ， 从线性因子模型讲到玻尔兹曼机深度生成模型 ， 学习算法者也必读 。
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