Algorithms and Data Structures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Niklaus Wirth

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:1985-11

价格:USD 68.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130220059

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算机
• 数据挖掘
• 算法
• 数据结构
• 计算机科学
• 编程
• 算法设计
• 数据存储
• 效率
• 分析
• 基础
• 经典

《机器学习系统设计：从理论到实践》 内容概述 本书是一部深入探讨机器学习系统全生命周期设计与实现的权威指南。作者们凭借丰富的工业界和学术界经验，系统性地阐述了构建、部署和维护高效、可靠、可扩展的机器学习系统的关键技术和最佳实践。本书不局限于单个算法的介绍，而是将机器学习视为一个工程挑战，聚焦于如何在实际应用中将理论知识转化为可落地的解决方案。 核心主题与章节内容 本书的结构设计严谨，循序渐进，带领读者逐步掌握机器学习系统的构建要领。 第一部分：机器学习系统的基础构建模块 数据准备与特征工程： 数据收集与存储： 详细介绍各种数据源的类型（结构化、半结构化、非结构化），以及在不同规模下（从单机到分布式）的数据存储方案（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖）。强调数据治理、数据质量的重要性，以及如何建立可靠的数据管道。 数据清洗与预处理： 涵盖处理缺失值、异常值、重复值的方法；数据类型转换、归一化、标准化等技术；以及文本、图像、时间序列等不同类型数据的预处理策略。 特征工程： 深入讲解特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）、特征提取（PCA、LDA、t-SNE）、特征构造（多项式特征、交互特征、领域特定特征）等技术。讨论如何根据具体业务场景和模型需求设计有效的特征。 模型选择与训练： 模型生命周期管理： 介绍从原型设计到生产部署的完整模型生命周期。 模型选择策略： 讨论如何根据问题类型（分类、回归、聚类）、数据特性、性能要求、计算资源等因素选择合适的模型。虽然不深入讲解每个算法的数学原理，但会强调不同模型家族（如线性模型、树模型、深度学习模型）的适用场景和优劣势。 超参数调优： 详细介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优技术，以及交叉验证在模型评估中的作用。 分布式训练： 探讨在多台机器上训练大型模型的策略，包括数据并行、模型并行、混合并行等，并介绍相关的框架和工具。 第二部分：机器学习系统的工程实现 模型部署与服务化： 部署模式： 讲解不同的部署模式，如批处理、实时在线服务（REST API, gRPC）、边缘部署等，并分析各自的适用场景。 模型容器化与编排： 强调使用Docker进行模型打包，以及Kubernetes等容器编排技术实现模型的自动化部署、扩展和管理。 模型推理优化： 讨论模型压缩（剪枝、量化）、硬件加速（GPU, TPU）等技术，以提高模型推理速度和效率。 监控与可观测性： 系统监控： 涵盖对计算资源（CPU, GPU, 内存）、网络带宽、服务延迟等关键指标的实时监控。 模型性能监控： 介绍如何跟踪模型在生产环境中的性能指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等），以及如何检测模型漂移（数据漂移、概念漂移）。 日志记录与告警： 强调建立完善的日志记录机制，并设置有效的告警规则，以便及时发现和处理潜在问题。 持续集成/持续部署 (CI/CD) 与自动化： MLOps理念： 引入MLOps（Machine Learning Operations）的概念，强调自动化、版本控制、测试和持续交付在机器学习项目中的重要性。 自动化流程： 介绍如何构建端到端的自动化流程，包括数据更新、模型训练、模型评估、模型部署和回归测试。 版本控制： 强调对数据、代码、模型和配置进行版本管理，以确保可追溯性和可复现性。 第三部分：高级主题与案例分析 大规模机器学习系统架构： 分布式数据处理框架： 介绍Spark, Flink等分布式计算框架在机器学习中的应用。 特征存储： 探讨特征存储（Feature Store）的设计与实现，以及它如何为模型训练和推理提供一致、低延迟的特征服务。 模型注册中心： 介绍模型注册中心的作用，以及如何管理不同版本的模型。 模型安全与隐私： 数据隐私保护： 讨论差分隐私、联邦学习等技术，以保护用户数据在模型训练和使用过程中的隐私。 模型安全性： 探讨模型对抗攻击，以及如何增强模型的鲁棒性。 案例研究： 本书将通过一系列实际案例，展示如何将书中的技术和理念应用于不同行业（如电商推荐系统、金融风险评估、医疗影像分析、自然语言处理应用）的具体场景。这些案例将着重体现系统设计的挑战与解决方案，而非单纯的算法演示。 本书特色 工程导向： 专注于机器学习系统的实际构建过程，而非理论算法的数学推导。 系统性： 全面覆盖机器学习系统的从数据到部署的各个环节。 实践性： 强调最佳实践和可落地的方法，并提供丰富的案例分析。 可扩展性： 关注如何在不同规模的数据和计算环境中构建高效系统。 前沿性： 探讨了MLOps、模型安全等最新的行业发展趋势。 目标读者 本书适合机器学习工程师、数据科学家、软件工程师、系统架构师以及任何希望深入了解如何构建和管理生产级机器学习系统的人员。对于已有一定机器学习理论基础，但缺乏系统工程经验的读者，本书将是宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我还没读过，本来是想看看大家的评论的，结果我是第一个。这本书的影响就不用说了，这个等式大家应该都知道。至于这个等式为什么成立，还有其中真正的内涵，我还没体会出来。 我的评论太短了。 我的评论太短了。 我的评论太短了。

评分☆☆☆☆☆

我还没读过，本来是想看看大家的评论的，结果我是第一个。这本书的影响就不用说了，这个等式大家应该都知道。至于这个等式为什么成立，还有其中真正的内涵，我还没体会出来。 我的评论太短了。 我的评论太短了。 我的评论太短了。

评分☆☆☆☆☆

我还没读过，本来是想看看大家的评论的，结果我是第一个。这本书的影响就不用说了，这个等式大家应该都知道。至于这个等式为什么成立，还有其中真正的内涵，我还没体会出来。 我的评论太短了。 我的评论太短了。 我的评论太短了。

评分☆☆☆☆☆

我还没读过，本来是想看看大家的评论的，结果我是第一个。这本书的影响就不用说了，这个等式大家应该都知道。至于这个等式为什么成立，还有其中真正的内涵，我还没体会出来。 我的评论太短了。 我的评论太短了。 我的评论太短了。

评分☆☆☆☆☆

我还没读过，本来是想看看大家的评论的，结果我是第一个。这本书的影响就不用说了，这个等式大家应该都知道。至于这个等式为什么成立，还有其中真正的内涵，我还没体会出来。 我的评论太短了。 我的评论太短了。 我的评论太短了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战导向性让我感到非常满意。很多理论书籍读完后，我常常会陷入一种“我好像什么都懂了，但写不出来”的尴尬境地。但这本书非常注重将理论知识转化为可操作的代码能力。它没有仅仅停留在伪代码层面，而是提供了跨越多种主流编程语言（比如Python和Java）的实现示例。这些示例代码不仅是功能性的，而且是经过优化的，充满了“最佳实践”的影子。例如，在讲解哈希表时，它不仅对比了链式法和开放寻址法，还讨论了如何选择合适的哈希函数以最小化冲突，并给出了具体的代码来演示负载因子管理的重要性。对于希望通过阅读来提升编程技艺的工程师来说，这种手把手的引导至关重要。读完后，我立刻就能将书中的模式应用到我日常的工作项目中，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为初学者量身定做的。我一直对计算机科学的基础知识感到有些畏惧，特别是那些听起来就很复杂的“算法”和“数据结构”。但这本书的叙述方式非常平易近人，作者似乎非常理解我们这些门外汉的心态。它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的数学公式或者高深的理论。相反，它通过非常生动的例子和类比来解释核心概念。比如，它在讲解排序算法时，竟然用了大家都很熟悉的“排队买票”场景作为引入，一下子就让抽象的过程变得具体可感。而且，书中的图示设计也特别用心，那些流程图和结构示意图都清晰明了，不像有些教科书那样密密麻麻的文字堆砌。读起来的时候，我感觉不是在啃一本枯燥的技术书，而是在听一位经验丰富的老师慢慢引导，每一步都走得很稳健，让人很有信心继续往下读，去探索更深层次的内容。对于想要扎实打好地基的人来说，这绝对是一本不可多得的入门宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它成功地打破了传统教材的刻板印象，引入了一种更加批判性和现代化的思考方式。作者不仅仅是在罗列知识点，更是在引导读者思考“为什么是这样？”而不是简单地接受“它就是这样”。比如，在讨论不同抽象数据类型的性能权衡时，作者没有简单地下结论，而是通过一系列富有挑战性的思考题，迫使读者去分析在特定的资源限制和延迟要求下，哪种结构才是真正的最优解。这种强调决策过程而非仅仅结果的教学方法，极大地培养了读者的批判性思维。此外，书中对算法在现代计算环境中的局限性也进行了坦诚的讨论，例如在多核并行处理和内存层级结构下的实际性能考量，这使得我们不至于沉溺于理想化的图灵机模型，而是能更贴近现实世界中软件构建的复杂性。这本书真正教会了我如何像一名架构师那样思考数据和逻辑的组织方式。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的排版和阅读体验是顶级的享受。在这个数字阅读日益盛行的时代，很多技术书籍的排版质量却一落千丈，要么字体小得费眼，要么代码块的缩进混乱不堪。然而，这本关于“算法与数据结构”的书籍，在视觉设计上体现了极高的专业素养。章节之间的过渡自然流畅，标题层级分明，无论是标题的字体大小还是行距的设置，都经过了精心考量，长时间阅读下来，眼睛也不会感到疲劳。特别是那些用于展示算法执行步骤的彩色高亮和对比色块，极大地增强了对复杂步骤的视觉追踪能力。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总会附带一小段“历史背景”或“设计哲学”的侧边栏，这让冰冷的逻辑瞬间有了人情味，让读者理解这些工具是如何一步步演化出来的，而不是凭空出现的。这不仅仅是一本教材，更像是一件设计精美的艺术品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻，远超出了我预期的“基础教程”范畴。我原以为它只是停留在对常见算法的时间复杂度分析上，但令人惊喜的是，它深入探讨了高级主题，比如图论中的拓扑排序和最小生成树的实际应用场景，甚至还涉及到了动态规划在解决复杂优化问题时的精妙之处。更值得称道的是，作者在阐述这些复杂概念时，从不回避它们的底层实现细节。例如，在讨论红黑树时，它不仅解释了为什么需要自平衡，还详细剖析了旋转和重着色的操作是如何维护树的性质的，代码片段的注释也极为到位，让人能够清晰地追踪每一步操作的逻辑。这种兼顾宏观理解和微观实现的写作风格，使得这本书既能满足那些只需要快速理解概念的读者，也能为准备深入研究或参加算法竞赛的硬核读者提供坚实的参考价值。它真正做到了理论与实践的完美融合。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆