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出版者:机械工业出版社

作者:（美）Robert Sedgewick

出品人:

页数:314

译者:冯舜玺

出版时间:2006-4

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111164418

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

• 算法
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《信息时代的数据探索之旅：从基础到前沿》 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的信息时代数据探索之旅。我们将共同揭示数据背后隐藏的模式与规律，解锁其蕴含的巨大潜力，并掌握在飞速发展的信息浪潮中航行的关键技能。 第一部分：数据的基石——理性思维与量化分析 在信息爆炸的今天，任何决策都离不开对数据的理解和运用。本部分将带领读者从最基础的层面，建立起对数据的理性认知。我们将深入探讨： 逻辑推理与批判性思维： 数据分析并非简单的数字堆砌，而是建立在严谨的逻辑推理和审慎的批判性思维之上。我们将学习如何识别数据中的偏见，如何构建有效的论证，以及如何从繁杂的信息中抽丝剥茧，直达本质。这部分将通过经典的逻辑谜题、常见的数据误导案例分析，帮助读者培养敏锐的洞察力。 数学的语言： 数学是描述世界、理解数据的通用语言。我们将回顾和学习那些支撑起现代数据科学的核心数学概念，包括但不限于： 概率论基础： 理解随机性，掌握事件发生的可能性，以及如何利用概率进行预测和决策。我们将从抛硬币、掷骰子等直观的例子出发，逐步深入到条件概率、贝叶斯定理等更复杂的概念，并探讨它们在风险评估、市场预测等领域的应用。 统计学原理： 学习如何收集、整理、描述和解释数据。我们将深入研究各种统计量（均值、中位数、方差等）的含义及其适用场景，掌握描述性统计图表（直方图、散点图、箱线图等）的绘制与解读，理解抽样分布、置信区间等概念，以及如何进行假设检验来验证我们的推论。 线性代数入门： 矩阵、向量等概念是理解多维数据、进行数据降维和优化的基石。我们将以图解的方式，形象地展示矩阵运算的几何意义，以及它们在数据表示和变换中的作用。 变量的本质与关系： 理解不同类型变量（定性、定量）的特点，学习如何探索变量之间的关联性，例如相关系数的计算与解释，以及如何避免“相关不等于因果”的陷阱。我们将通过实际案例，例如分析用户行为数据与销售额的关系，来体会变量之间深刻的联系。 第二部分：数据工具箱——可视化与初步建模 拥有了理性的思维和扎实的数学基础，我们将开始武装自己的数据分析工具箱。本部分将侧重于如何将数据转化为直观易懂的洞察，并初步运用模型来揭示数据的内在规律。 数据可视化艺术： “一图胜千言”。我们将学习如何运用恰当的图表来展示数据的分布、趋势和关系，让复杂的数据变得清晰明了。从基础的折线图、柱状图、饼图，到更具表现力的散点图矩阵、热力图、地理信息图，我们将探讨不同图表的适用场景，以及如何通过色彩、形状、布局等元素优化可视化效果，从而有效地传达信息、引导观众的注意力。 探索性数据分析（EDA）： EDA是数据分析的起点，它是一种初步探究数据、发现潜在模式、识别异常值和验证假设的过程。我们将学习一系列系统性的EDA方法，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征工程初步探索等，从而为后续的深入分析打下坚实基础。 基础数据建模： 在理解数据之后，我们开始尝试构建简单的模型来解释和预测。 回归分析简介： 学习如何建立模型来预测一个连续变量的取值，例如预测房价、预测销售量。我们将介绍线性回归的基本原理、模型评估方法（R方、均方误差等），并探讨如何处理多重共线性等实际问题。 分类模型入门： 学习如何建立模型来预测一个离散变量的类别，例如判断邮件是否为垃圾邮件、预测客户是否会流失。我们将初步介绍逻辑回归、决策树等经典分类模型，并了解准确率、召回率、F1分数等评价指标。 数据预处理与特征工程： 现实世界的数据往往是“脏”的，需要经过精心处理才能用于分析。本部分将介绍数据清洗、缺失值填充、异常值处理、数据标准化/归一化等关键步骤，并初步探讨特征工程的概念，即如何从原始数据中提取、构建出更具信息量的特征，以提升模型性能。 第三部分：数据世界的进阶——模式识别与智能洞察 随着数据量的不断增大和复杂性的提升，我们需要更高级的工具和方法来从数据中提取价值。本部分将带领读者迈向数据分析的前沿领域，探索更强大的模式识别技术和人工智能的应用。 聚类分析： 发现数据中隐藏的自然分组。我们将学习K-means、层次聚类等算法，理解如何将相似的数据点归为一类，并探讨聚类在客户分群、异常检测、图像分割等领域的应用。 关联规则挖掘： 揭示数据项之间的有趣关系。我们将深入理解“购物篮分析”等经典场景，学习Apriori算法等，发现“啤酒与尿布”之类的关联规则，并了解其在推荐系统、市场营销等方面的价值。 降维技术： 应对高维数据的挑战。在高维空间中，数据往往稀疏且难以理解。我们将介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术，学习如何将高维数据投影到低维空间，以便于可视化和进一步分析。 机器学习基础： 深入理解机器如何“学习”。我们将更系统地介绍监督学习、无监督学习、半监督学习等范式，并对一些核心算法进行更深入的剖析，例如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树等，了解它们的工作原理、优缺点以及适用场景。 深度学习的初步探索： 窥探人工智能的强大力量。我们将介绍神经网络的基本结构，例如感知机、多层感知机，以及卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别、自然语言处理等领域的初步应用，让读者对深度学习产生一个宏观的认识。 数据伦理与隐私保护： 在享受数据带来的便利的同时，我们也必须关注其潜在的风险。本部分将探讨数据使用中的伦理问题，如偏见、歧视、隐私泄露等，并介绍一些保护数据隐私的技术和原则，培养读者负责任的数据使用观。 贯穿全书的理念： 问题导向： 每一章节都将紧密围绕实际应用场景，以解决具体问题为出发点，让读者在实践中学习。 循序渐进： 从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的理论和技术，确保读者能够逐步掌握。 实操性： 虽然本书不提供代码实现，但会鼓励读者思考如何将理论应用于实际问题，培养解决问题的能力。 批判性思维： 始终强调对数据的质疑精神，不盲从，不轻信，通过严谨的分析得出可靠的结论。 本书旨在为读者构建一个坚实的数据科学知识体系，无论你是希望在学业上更进一步，还是希望在职场上拥抱数据驱动的变革，本书都将是你不可或缺的伙伴。让我们一起开启这段激动人心的数据探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

怎么没人说明一下这本书是一本偏向数学的书？我完全看不懂啊。里面跟代码完全没有任何关系，也没有算法的分析啊，只有数学公式啊。如果我早知道必然是不买的啊。 我一直以为这本书是一本如何分析算法的书，结果打开来看完全是分析算法时间复杂度的数学书。看作者是著名的写C数...

评分☆☆☆☆☆

怎么没人说明一下这本书是一本偏向数学的书？我完全看不懂啊。里面跟代码完全没有任何关系，也没有算法的分析啊，只有数学公式啊。如果我早知道必然是不买的啊。 我一直以为这本书是一本如何分析算法的书，结果打开来看完全是分析算法时间复杂度的数学书。看作者是著名的写C数...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...  

评分☆☆☆☆☆

1977 年法国人 Philippe Flajolet 发表了一篇评估计算机展开算术表达式平均所需寄存器数量的论文 [1]。同年，普林斯顿的 Rebert Sedgewick 向 SIAM 投递了一篇讨论奇偶归并排序的文章 [2]，其中给出了数据在排序过程中平均交换次数的简洁表达式。Sedgewick 通过渐进分析获得的...  

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常有分量的著作，无论是从内容深度还是篇幅上看。我一直对计算机科学中的一些核心概念感到好奇，特别是算法的效率问题，这本书的出现正好解答了我的诸多疑问。它不像市面上很多快速入门的书籍，而是更侧重于理论的讲解和严谨的分析。我最开始阅读时，对于一些数学符号和证明方法感到有些陌生，需要查阅一些资料来辅助理解。但是，一旦克服了这个初期的门槛，我便能感受到这本书的魅力所在。它详细地剖析了各种算法，从基础的排序、搜索，到更复杂的图算法和动态规划，都进行了深入的探讨。书中的图示和表格非常丰富，这对于理解抽象的算法概念起到了很大的作用。我尤其喜欢它对不同算法在不同场景下的优劣势对比分析，这让我对算法的选择有了更清晰的认识。读完这本书，我感觉自己的逻辑思维能力得到了极大的提升，看待问题也更加系统化。这本书绝对是那些希望深入理解计算机科学本质的读者的必备之选，它需要你投入时间和精力，但回报是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，第一感觉就是厚实，沉甸甸的，一看就知道内容量不小。我平时工作接触的算法不多，但总觉得基础不牢，碰上性能问题时会有点束手无策。这本书正好满足了我这种“充电”的需求。它从最基础的算法概念讲起，逐步深入到各种经典算法的分析。一开始我对一些证明的推导有些头疼，特别是那些涉及数学归纳法的部分，需要花不少时间去理解其中的逻辑链条。但一旦理清了，就会豁然开朗。书中对各种算法的复杂度分析非常详尽，不仅仅是给出结论，还会一步步展示如何得出这个结论，这对于我理解为什么某个算法比另一个算法“好”至关重要。我尤其欣赏的是，它不仅仅局限于理论，还时不时地穿插一些实际应用的例子，虽然不涉及具体的编程语言，但能让我看到理论如何指导实践。这本书的内容组织逻辑清晰，从易到难，层层递进，不会让人觉得突兀。读完一些章节后，我发现自己看待一些代码片段时，不再是简单地执行，而是会下意识地去分析其潜在的性能表现。这是一种思维方式的转变，也是这本书给我带来的最大价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有花哨的插图，只有沉稳的字体和色调，这让我一眼就觉得它是一本“硬核”的技术书籍。翻开之后，果然名不虚传。它不是那种为了让你快速上手某个特定框架而写的教程，而是更偏向于理论基础的深入探讨。我在阅读过程中，常常需要停下来，回溯前面的一些概念，特别是关于渐进符号（Big O, Omega, Theta）的解释，虽然通俗易懂，但理解透彻仍需要反复咀嚼。书中举例的算法，比如排序和搜索，都进行了严谨的时间和空间复杂度分析，这对于我理解算法的效率和性能瓶颈非常有帮助。我尤其喜欢它在介绍递归算法时，通过多个例子来演示如何建立递归关系并求解，这比单纯的公式推导要直观得多。虽然阅读过程需要一定的数学基础和耐心，但每次啃下其中的一个小节，都能感受到知识体系在脑海中一点点搭建起来的成就感。这本书的优点在于其严谨性和深度，它提供了一个坚实的理论基石，让你可以更自信地去理解和设计更复杂的算法。如果你想在算法领域打下扎实的基础，这本书绝对值得你投入时间和精力去钻研。它更像是一位循循善诱的导师，不会直接给你答案，而是引导你一步步去思考和发现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和纸质都相当不错，拿在手里有一种踏实的感觉。我一直认为，对一门技术深入了解的关键在于理解其底层逻辑，而算法分析正是理解计算机科学核心的钥匙。这本书的内容就非常符合我的预期。它并没有直接教你如何写代码去实现某个算法，而是深入讲解了算法的设计思想、分析方法以及性能评估。在学习过程中，我发现一些概念，比如主定理（Master Theorem），初看之下会有些抽象，但结合书中给出的具体例子，以及详细的证明过程，最终还是能够掌握。我特别喜欢书中关于数据结构和算法之间相互影响的分析，这让我理解了为什么选择合适的数据结构对算法的效率至关重要。书中的习题设计也很有挑战性，它们能够促使我去思考更深层次的问题，并检验我对知识的掌握程度。虽然阅读这本书需要一定的数学基础，但我认为这是值得的，因为它可以帮助我建立起一套严谨的算法思维体系，从而在未来的学习和工作中更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，就被它沉甸甸的质感和内容所吸引。我一直觉得，要想在编程领域走得更远，就必须对算法有深入的理解，而这本书恰恰满足了我的这种需求。它不是那种泛泛而谈的介绍，而是深入到算法的每一个细节，从时间复杂度到空间复杂度，再到各种渐进分析，都讲得非常透彻。一开始，我花了不少时间在理解各种数学符号和证明逻辑上，这对我来说是一个不小的挑战。但是，当我逐渐掌握了其中的方法后，我发现自己看待代码的方式完全变了。书中对各种经典算法的分析，比如分治法、贪心算法、动态规划等，都非常详尽，并且有大量的例子来支撑。我特别喜欢它对算法优化和权衡的讨论，这让我理解了在实际开发中，如何根据具体情况选择最优的算法。这本书需要读者有相当的耐心和投入，但如果你真的想在算法领域有所建树，那么这本书绝对是一个非常好的起点，它能帮助你构建起坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

看不懂

评分☆☆☆☆☆

看不懂

评分☆☆☆☆☆

数学推导占据了本书篇幅一半以上，理论味道很浓，作者不愧是Knuth的高足。 如果只是想学经典算法的实战的话，建议选Weiss那本数据结构与算法分析。

评分☆☆☆☆☆

普林斯顿老爷子的coursera网课课本 嗯 接触到core system之后 越来越多碰到算法了 就得回来温习一下

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