数据结构与算法分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:韦斯(Mark Allen Weiss)

出品人:

页数:511

译者:

出版时间:2010-8

价格:45.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111312802

丛书系列:经典原版书库

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深度学习：从理论基石到前沿应用 图书简介 书籍名称：《深度学习：从理论基石到前沿应用》 作者： [此处可填写虚构的资深专家姓名，例如：李明、王芳] 出版社： [此处可填写虚构的权威出版社名称，例如：精工科技出版社] 页数： 约 800 页 --- 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。它不仅涵盖了深度学习理论的数学基础、核心算法的原理推导，更侧重于如何将这些知识应用于解决现实世界中的复杂问题。全书结构严谨，逻辑清晰，从入门到精通，力求成为读者在人工智能领域探索道路上的一部权威参考手册。 第一部分：深度学习的数学与理论基础（奠定坚实的地基） 本部分着重于构建读者理解复杂神经网络所需的数学直觉和理论框架。 第1章：线性代数与概率论回顾 本章不会停留于基础概念的简单罗列，而是聚焦于深度学习中频繁使用的数学工具。重点阐述向量空间、矩阵分解（如SVD、特征值分解）在线性回归和降维中的作用。概率论部分则深入探讨了最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）的推导过程，以及贝叶斯定理在模型不确定性量化中的应用。 第2章：优化理论与梯度下降的精妙 本章是训练神经网络的“心脏”。详细剖析了凸优化和非凸优化的区别。深入讲解了标准梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）及其变体（如动量法、Adagrad、RMSprop、Adam）。着重分析了学习率调度策略对模型收敛速度和最终性能的影响，并讨论了鞍点问题在高维空间中的表现与应对方法。 第3章：信息论与信息最大化原理 引入信息论的视角来理解神经网络的表达能力。讲解了熵、交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数背后的信息学意义。探讨了互信息（Mutual Information）在特征选择和表征学习中的潜在应用，为后续的自监督学习打下理论基础。 第二部分：核心神经网络架构的精细解构（构建模型骨架） 本部分系统地介绍了当前主流的神经网络模型，并从结构设计和参数效率的角度进行深入剖析。 第4章：前馈网络（FNN）与激活函数的选择艺术 从最基础的多层感知机（MLP）出发，详细分析了Sigmoid、Tanh的饱和问题，并重点探讨了ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何有效缓解梯度消失问题，以及这些选择对模型训练速度的影响。 第5章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章是本书的重点之一。不仅讲解了卷积层、池化层、填充（Padding）等基本操作，更着力于分析经典架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception/GoogLeNet）的设计哲学。ResNet中的残差连接（Skip Connection）将被深度剖析为一种有效的“信息高速公路”。此外，还将介绍深度可分离卷积在移动端部署中的重要性。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 本章处理时序数据。详细对比了标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制。重点分析了标准RNN的长期依赖问题，并通过细致的图示解释LSTM的“细胞状态”如何实现信息的选择性遗忘和保留。同时，将简要讨论双向RNN（Bi-RNN）的应用场景。 第7章：自注意力机制与Transformer架构 本章聚焦于当前自然语言处理（NLP）领域的主导范式。详尽解释了自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product机制，并讲解了多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同子空间的信息。Transformer的编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式将被全面解析。 第三部分：训练技巧、正则化与模型泛化（提升模型性能） 成功的深度学习不仅仅是选择正确的架构，更在于精妙的训练策略。 第8章：损失函数、正则化与避免过拟合 本章深入探讨了分类问题中的Softmax与KL散度，回归问题中的L1/L2范数。正则化方面，除了权重衰减，还将详细讨论Dropout机制（包括其在不同层上的应用差异），以及早停法（Early Stopping）的实现细节。 第9章：批量归一化（Batch Normalization）与层归一化（Layer Normalization） 深入研究了数据分布在网络中动态变化（Internal Covariate Shift）的问题，并详细阐述了BN如何通过规范化激活层的输入分布来加速训练并允许使用更高的学习率。同时，会对比LN在处理可变长度序列数据（如NLP任务）时的优势。 第10章：迁移学习、微调与预训练模型的使用范式 本章探讨如何在资源有限的情况下利用大规模数据集训练的模型。详细讲解了特征提取（Frozen Layers）和全模型微调（Fine-tuning）的策略选择，以及如何根据目标任务与源任务的相似度来调整学习率。 第四部分：前沿应用与专业领域探索（实践与未来方向） 本部分将理论知识应用于特定领域，并展望深度学习的未来趋势。 第11章：生成模型：从变分自编码器到生成对抗网络（GANs） 本章深入研究如何让模型学会“创造”。详细解析了变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）和重参数化技巧。随后，重点剖析GANs的零和博弈框架、判别器与生成器之间的动态平衡，以及DCGAN、WGAN等改进型GANs在图像生成中的突破。 第12章：深度强化学习（DRL）简介 将深度学习与决策制定相结合。介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的基本要素。重点讲解了基于价值的方法（如DQN及其改进Double DQN）和基于策略的方法（如Policy Gradients）。 第13章：可解释性与鲁棒性 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程至关重要。本章介绍了几种主流的XAI（eXplainable AI）技术，如LIME和Grad-CAM，用于可视化模型关注的区域。同时，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及防御策略，强调模型鲁棒性的构建。 总结 本书的编写风格旨在达到学术的严谨性和工程的实用性之间的完美平衡。每一章节都配有清晰的数学推导、算法流程图以及伪代码示例，确保读者不仅“知道是什么”，更能“理解为什么”以及“如何做”。本书适合作为高等院校相关专业（计算机科学、电子信息工程、应用数学等）的高年级本科生或研究生的教材，同时也为希望系统性掌握深度学习技术栈的工程师和研究人员提供了一份宝贵的实践指南。 ---

评分☆☆☆☆☆

本书适合作为高级数据结构(CS7)课程或是研究生第一年算法课程的教材。学生应该具有中等程度的程学设计知识，还要具有离散数学的某些知识。

评分☆☆☆☆☆

本书作者 Mark Allen Weiss 还写过 [C 语言描述] 和 [Java 语言描述] 版本的数据结构和算法分析教程。 另外，图灵出版社的同系列还有 Michael McMillan 写的 [C# 语言描述] 版本的算法书。 C++ 熟练者可忽略讲述 C++ 特性的第 1 章，如果把这些关于 C++ 特性的篇幅去掉，本书会...  

评分☆☆☆☆☆

大学期间从头到尾看了5遍。 代码比较精致，尤其是avl树那段，记忆犹新。 内容上偏基础向，偏实现，适合有一定C语言基础的人入门数据结构。 自己感觉图论讲的一般，后面摊还分析讲的也比较凑合。 额，我的评论太短了。。  

评分☆☆☆☆☆

8.28------- 其实CLRS的书在论证方面也不能算太好，例如霍夫曼编码，缺点说明见此文：http://mindhacks.cn/2011/07/10/the-importance-of-knowing-why-part3/ 但是，仍旧比Weiss的走脑。现在觉得，如果是以求甚解的心态去学算法，书本真的不能选薄的。。。因为这种书只能用来当...  

评分☆☆☆☆☆

这种程度的书确实很少能见到了。 它不在简单的地方无谓的浪费笔墨，恰到好处的把初学者带入算法和数据结构的世界。 它基本上涉及了数据结构基础的“方方面面”。很难想象这书的厚度，居然能讲这么多内容（你看看算法导论有多厚就知道我在说什么了）。 它在内容上并不乏深度...  

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，初次接触这本书的难度是相当高的，它毫不留情地展现了数据结构和算法领域知识的深度和广度。它对于基础概念的界定非常精准，几乎不允许任何模糊地带存在。例如，在讲解树结构时，对于红黑树（Red-Black Tree）的旋转和颜色调整规则，描述得异常详尽，甚至细化到了每一步操作对树高度的影响，以及如何保证最坏情况下的时间复杂度。这种追求极致严谨的态度，使得本书不太适合那种想在两周内速成面试技巧的读者。它更像是为那些致力于成为系统架构师或底层研发人员准备的“基石”。书中很多章节都需要读者具备扎实的离散数学背景，如果数学基础稍弱，可能会在理解某些证明时感到吃力。但一旦你攻克了这些难关，你会发现，你对效率和资源消耗的敏感度会大大提高。它成功地将理论的抽象美，转化为了可操作的工程智慧，这点是其他很多偏重于代码实现的参考书所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上，展现出一种非常清晰的、由浅入深、循序渐进的结构美学。它并没有一开始就堆砌复杂的知识点，而是从最基本的数组、链表操作入手，通过对基本操作时间成本的量化分析，自然地引出了排序和搜索的必要性。这种设计上的匠心体现在它对“问题解决的动机”的强调上。例如，在讲解堆（Heap）这一章节时，作者没有急于介绍堆排序，而是先花了大量篇幅讨论如何高效地维护一个动态集合的极值元素，从而使读者理解为什么要发明“优先队列”这个抽象数据类型。书中穿插的那些“历史注脚”和“相关工作讨论”，也让我对很多算法的演进过程有了更立体的认知。它不像一本死板的教材，更像是一位导师在引导你探索知识的边界，总是在你即将感到疲惫时，提供一个精彩的应用场景或一个巧妙的证明技巧来重新激发你的求知欲。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是“全面且深入的工具箱”。它不仅仅涵盖了经典的线性表、树、图等核心结构，还专门辟出章节详细讨论了高级主题，例如散列函数的冲突解决策略（特别是完美哈希的理论探讨）以及字符串匹配算法（如KMP和Boyer-Moore）的内涵与外延。我特别欣赏它对不同算法在不同应用场景下的适用性对比分析。它不是简单地说A比B快，而是会详细分析在数据量极小、中等、巨大，以及内存受限等不同约束条件下，各种算法的性能曲线变化。这种基于现实工程考量的分析，极大地拓宽了我对算法选择的视野。阅读过程中，我时常停下来，对照着自己过去写过的代码，反思当时是否选择了最优的结构或策略。这本书带来的知识冲击力是持续性的，它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做是最好的”，这是一种能持续影响我未来职业发展的底层思维训练。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，让我产生了一种与领域内一位经验极其丰富的教授面对面交流的错觉。它不是那种教科书式的、冷冰冰的知识灌输，而更像是一种带着浓厚个人洞察力的技术论述。尤其是在介绍动态规划（Dynamic Programming）时，作者没有采用大而全的覆盖，而是精心挑选了几个标志性的、能体现思想精髓的案例进行深度剖析。比如，它对最长公共子序列（LCS）的讲解，不仅展示了状态转移方程，更着重探讨了如何从暴力递归的低效性自然过渡到自底向上（Bottom-Up）的优化过程，这种对“思维演变”过程的关注，远比直接给出最终公式来得更有价值。我甚至觉得，这本书与其说是一本技术手册，不如说是一部关于“如何像计算机科学家一样思考问题”的哲学指南。它要求读者必须动脑筋去推导，而不是简单地记忆。那些密集的公式和严谨的推导过程，对我提升逻辑严密性帮助极大，读完后，感觉看待任何复杂的计算问题，都有了一种更具条理性和预见性的视角。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数据结构与算法分析》的厚重之作，说实话，第一印象是那种理工科经典的朴实无华，封面设计简洁到几乎可以用“严肃”来形容，但翻开内页，立刻感受到了一种深厚的学术底蕴。它不像市面上很多为了迎合初学者而过度美化和简化的教材，它直接选择了最硬核的路径。我印象最深的是它对图论部分的处理，讲解得极其细致入微，仿佛作者不只是在罗列算法，而是在引导读者亲手搭建起每一个逻辑节点。书中对复杂度的分析，不是简单地抛出$O(n^2)$这样的结论，而是深入到递归树的构建过程和主定理的应用，那种层层剥开、抽丝剥茧的讲解方式，让我这个曾经对算法分析感到畏惧的人，竟然从中体会到了一种近乎数学证明的美感。特别是关于摊还分析（Amortized Analysis）那一章，作者用极其巧妙的势函数（Potential Function）概念，将原本看起来很随机的序列操作成本，规范化、系统化地展现出来，那种豁然开朗的感觉，真的值得为之点赞。对于任何想真正掌握计算机底层逻辑，而不是仅仅停留在会写代码层面的人来说，这本书无疑是一部值得反复研读的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

习题看差距系列，我悲伤:)

评分☆☆☆☆☆

快速略过最后两章，重新开始和其它书一块儿掺着看，顺道把习题给处理掉。

评分☆☆☆☆☆

woc我大概是个弱智//20180716-21重看前九章，到第十章时突然不想看【【

评分☆☆☆☆☆

woc我大概是个弱智//20180716-21重看前九章，到第十章时突然不想看【【

评分☆☆☆☆☆

又一本还会回头看的