算法

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够编写Python代码解决复杂的模式识别问题。这是一本非常好的深度学习入门书，相信一定会得到大家的喜爱。——李航字节

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Thedramaticgrowthinpracticalapplicationsformachinelearningoverthelasttenyearshasbeenaccompaniedbymanyimportantdevelopmentsintheunderlyingalgorithmsandtechniques.Forexample,

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本书介绍了信息检索（IR）中的关键问题，以及这些问题如何影响搜索引擎的设计与实现，并且用数学模型强化了重要的概念。对于网络搜素引擎这一重要的话题，书中主要涵盖了在网络上广泛使用的搜索技术。本书适用于高等院校计算机科学或计算机工程专业的本科生、研究生，对于专业人士而言，本书也不失为一本理想的入门教材。克罗夫特（W.BruceCroft），马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学特聘教

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计算系统如何实现感知、思维、梦境和创造性？人类大脑如何理解思想、理论和概念？在神经科学、心理学、人工智能和机器人学等多学科交互之处，这些与人类生存息息相关的核心问题的答案正慢慢浮出水面。在这部开创性的著作中，认知科学家安迪·克拉克（AndyClark）从几个领域人手，揭示了大脑作为预测推理引擎这一现实——高级生物已演化成为善于预测传人感知刺激流的复杂装置，这些预测会引发行动，构建

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Inthisclassicbook,firstpublishedin1962,L.R.Ford,Jr.,andD.R.Fulkersonsetthefoundationforthestudyofnetworkflowproblems.Themodelsandalgorithmsintroducedin"FlowsinNetwork

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Arigorousandcomprehensivetextbookcoveringthemajorapproachestoknowledgegraphs,anactiveandinterdisciplinaryareawithinartificialintelligence.Thefieldofknowledgegraphs,whichal

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《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。作者简介

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算法是计算机科学领域最重要的基石之一。算法是程序的灵魂，只有掌握了算法，才能轻松地驾驭程序开发。算法详解系列图书共有4卷，本书是第1卷——算法基础。本书共有6章，主要介绍了4个主题，它们分别是渐进性分析和大O表示法、分治算法和主方法、随机化算法以及排序和选择。附录A和附录B简单介绍了数据归纳法和离散概率的相关知识。本书的每一章均有小测验、章末习题和编程题，这为读者的自我检查以及进一步学习提

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【编辑推荐】由在IBM工作50余年的资深计算机专家撰写，Amazon全五星评价，算法领域最有影响力的著作之一Google公司首席架构师、Jolt大奖得主HoshuaBloch和Emacs合作创始人、C语言畅销书作者GuySteele倾情推荐算法的艺术和数学的智慧在本书中得到了完美体现，书中总结了大量高效、优雅和奇妙的算法，并从数学角度剖析了其背后的原理【读者评价

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Thisisatextbookongraphtheory,especiallysuitableforcomputerscientistsbutalsosuitableformathematicianswithaninterestincomputationalcomplexity.Althoughitintroducesmostofthecl

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