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[美] 布莱恩·克里斯汀 等 著

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店铺： 津冀腾飞图书专营店

出版社： 中信出版社

ISBN：9787508686882

商品编码：27160440120

包装：精装

开本：32开

出版时间：2018-04-30

用纸：胶版纸

页数：384

正文语种：中文

编辑推荐

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你以为这本书讲的是算法吗？其实它说的是人生。

租房、停车、收拾衣柜、选择餐厅、时间管理……无不能用算法解决。将计算机科学的智慧转化为明智的生活决策。

万维钢 解读英文版原著

《习惯的力量》作者查尔斯·都希格等鼎力推荐

内容简介

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  我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此经常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得最令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家们几十年来也一直在努力解决这些问题。而且，他们找到的解决方案可以给我们很多启发。

    通过令人眼花缭乱的跨学科研究，本书作者指出计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题。两位作者告诉我们如何更有效地利用直觉、什么时候应该把选择权交给命运、无所适从的时候应该如何做出选择，以及如何最有效地与他人保持联系。从找配偶到找停车位，从组织管理个人邮箱的收件箱到理解人类记忆的作用原理，这本书把计算机科学的智慧转化为人类生活的策略，引导我们走向一条不一样的人生道路。

作者简介

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布莱恩·克里斯汀：《华尔街日报》畅销书《最有人性的人》作者，该书入选《纽约时报》编辑推荐书目，被《纽约客》杂志评为年度好书。他的多篇作品先后刊登在《纽约客》《大西洋》《连线》《华尔街日报》《卫报》《巴黎评论》及《认知科学》等杂志上，被翻译成11种语言。

汤姆·格里菲思：加州大学伯克利分校心理学和认知科学教授，计算认知科学实验室主任。格里菲思发表过150多篇科学论文，内容涉及认知心理学、文化演进等，受到美国国家科学基金会、斯隆基金会、美国心理学会和心理环境学会等颁发的各类奖项。

商品目录

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序言

第1章 最优停止理论：如何准确选择停止观望的时机？  

秘书问题

37%从何而来？

情场上的出手时机

掌握候选对象的完整信息

卖房子的时机

最优停车位置

见好就收的时机

随时准备停止

第2章 探索与利用：要最新的还是要最好的？  

什么是探索与利用？

如何利用剩余时间？

赢留输变

基廷斯指数

遗憾与乐观

网上“土匪”

试验中的临床实验

不安分的世界

孜孜不倦地探索

第3章 排序：建立秩序  

排序狂潮

排序带来的苦恼

大O符号：衡量最坏情况的标准

平方时间：冒泡排序与插入排序

打破平方时间的魔咒：分治算法

超越比较法：比对数更好的算法

排下序是搜索的准备工作

排序与体育

发牢骚的权利：噪声与健壮性

杀戮排序：啄食顺序与优势等级

以竞争取代争斗

第4章 缓存：忘了它吧  

分级存储器体系

缓存清理与未卜先知

重整图书馆藏书

本地需求

家庭生活中的“高速缓存”

归档与堆存

遗忘曲线

经验暴政

第5章 时间调度理论：要事先行  

安排时间是一门科学

处理时限

把事情做好

找出问题所在

优先级反转和优先约束

减速带

放弃所有：抢占和不确定性

抢占并不是随意的：关联转换

颠簸状态

中断合并

第6章 贝叶斯法则：预测未来 

贝叶斯牧师的倒推理

拉普拉斯定理

贝叶斯法则与先验信念

哥白尼原则

贝叶斯与哥白尼

真实世界先验……

……以及他们的预测规则

小数据与思维

我们的预测体现出我们自己

机械复制时代的先验

第7章 过度拟合：不要想太多

反对复杂性案例

数据崇拜

过度拟合无处不在

检测过度拟合：交叉验证

如何应对过度拟合：惩罚复杂性

启发法

人类进化中的过度拟合

何时应该想的更少？

第8章 松弛：顺其自然 

最优化的难度

定义的难度

放松吧

无数灰色地带：持续的松弛

只是一张超速罚单：拉格朗日松弛算法

学会松弛

第9章 随机性：何时应用随机？ 

抽样

随机算法

抽样的优势

三部分的权衡

山、谷和陷阱

局部最大值之外

模拟退火算法

随机性、进化和创造力

第10章  网络：我们如何联系？ 

分组交换

信息确认

指数退避算法：宽恕的算法

流量控制和拥塞避免

反馈语：语言学的流量控制

缓存膨胀：这就是延时，傻瓜

迟到不如永远不到

第11章 博弈论：别人的想法 

达到均衡

占优策略，无论好坏

公地悲剧

机制设计：改变游戏

机制设计的演变

信息瀑布：泡沫的悲剧理性

你自己的计算

结语 计算善意

《数据洪流中的智慧引擎：现代数据科学与机器学习前沿探索》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，数据已不再是简单的记录，而是驱动创新的核心燃料。本书旨在为读者提供一张全面而深入的地图，描绘出数据科学与机器学习领域的广阔图景及其在现实世界中的强大应用。我们不专注于算法的数学推导细节，而是聚焦于如何将这些先进的工具和理念，转化为解决复杂商业、科学和社会问题的切实方案。 本书的编写遵循一种从宏观概念到具体实践的渐进式结构，力求在保持学术严谨性的同时，确保内容的实用性和可读性。我们深知，理解数据背后的“为什么”比单纯记住公式更为重要。 第一部分：数据科学的哲学与基础架构 (The Philosophy and Foundation of Data Science) 本部分首先奠定了数据科学思维的基础。我们将探讨数据科学在当代知识体系中的定位，以及它如何与其他学科（如统计学、计算机科学和领域专业知识）相互交织。 1.1 数据驱动的决策范式转型： 我们将回顾传统基于经验和直觉的决策模式，对比现代数据驱动范式的优势与挑战。重点分析“洞察力”（Insight）的生成过程，从原始数据到可执行策略的完整链条。 1.2 数据生命周期管理与治理： 现代数据项目失败的首要原因往往在于数据本身的管理不善。本章详细剖析数据获取、清洗、存储、集成和维护的全过程。我们将深入探讨数据质量评估的维度（准确性、完整性、一致性、时效性）以及构建健壮数据管道（Data Pipelines）的最佳实践，强调ETL/ELT流程的工程化管理。 1.3 统计思维的实用重构： 机器学习高度依赖统计学原理，但本书侧重于应用统计学，而非纯粹的理论证明。内容涵盖假设检验在A/B测试中的实际应用、置信区间在风险评估中的角色，以及如何避免常见的统计学陷阱，如多重比较问题和混淆变量（Confounding Variables）的处理。 1.4 现代数据基础设施概览： 简要介绍支撑大规模数据处理的技术栈。这包括对云计算平台（如AWS, Azure, GCP）中数据服务的理解、Hadoop生态系统的演进，以及NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）在处理非结构化数据时的适用场景。我们着重于理解何时选择批处理（Batch Processing）与流式处理（Stream Processing）。 第二部分：机器学习的核心范式与应用 (Core Paradigms and Applications of Machine Learning) 第二部分是全书的核心，专注于介绍当前主流的机器学习模型，并将其与具体的业务问题紧密结合。 2.1 监督学习的精深应用： 回归与分类的边界拓宽： 不仅讨论线性回归和逻辑回归，更深入探讨广义线性模型（GLM）在金融建模中的应用。重点剖析正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何用于模型选择和防止过拟合。 树模型与集成学习的深度剖析： 详细介绍决策树的构建逻辑，随后重点讲解随机森林（Random Forests）的并行化优势，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的迭代优化过程。本书将花费大量篇幅讨论XGBoost、LightGBM等工业级框架的性能优化策略。 2.2 无监督学习在探索中的价值： 聚类方法的选择与评估： 深入比较K-Means、DBSCAN和层次聚类（Hierarchical Clustering）在不同数据结构下的适用性。重点介绍如何使用轮廓系数（Silhouette Score）等指标客观评估聚类结果的质量。 降维技术的实用指南： 探讨主成分分析（PCA）在特征压缩中的作用，以及t-SNE和UMAP在高维数据可视化中的独特价值。强调在降维后保持可解释性的重要性。 2.3 序列建模与时间序列分析： 传统时间序列模型的复兴： 分析ARIMA/SARIMA模型在金融市场预测和库存管理中的应用，重点讨论平稳性检验（如ADF检验）的实际操作。 循环神经网络（RNN）及其变体： 探讨LSTM和GRU如何有效捕捉时间依赖性，应用于自然语言处理（NLP）的初步任务和传感器数据分析。 第三部分：深度学习的架构与工程化 (Deep Learning Architectures and Engineering) 本部分将介绍驱动当前AI浪潮的深度学习技术，侧重于模型选择、训练策略和部署挑战。 3.1 神经网络的基石与优化： 激活函数与优化器之争： 比较ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数对梯度流的影响，并详细解析Adam、RMSProp等自适应学习率优化器的内在机制，以及学习率调度（Learning Rate Scheduling）的重要性。 模型训练的工程挑战： 探讨批标准化（Batch Normalization）如何稳定训练过程，以及Dropout在提升模型泛化能力方面的作用。 3.2 计算机视觉（CV）的前沿探索： 卷积神经网络（CNN）的演进： 从LeNet到ResNet、Inception等经典架构的迭代，重点分析残差连接（Residual Connections）解决深度网络退化问题的巧妙之处。 目标检测与图像分割： 概述R-CNN家族和YOLO系列在实时应用中的性能权衡，以及语义分割技术在自动驾驶和医学影像分析中的应用场景。 3.3 自然语言处理（NLP）的范式革命： 词嵌入（Word Embeddings）的理解： 解释Word2Vec、GloVe等技术如何将语义信息编码到向量空间中。 Transformer架构的统治地位： 深入剖析自注意力机制（Self-Attention）的计算原理，及其在BERT、GPT等预训练模型中的核心地位。本书将指导读者如何利用这些大型模型进行迁移学习和微调（Fine-tuning）以解决特定任务。 第四部分：模型的可信赖性、解释性与伦理 (Trustworthiness, Explainability, and Ethics) 数据科学的价值最终体现在其被信任和正确使用的程度上。本部分关注模型投入实际应用的“最后一英里”的关键问题。 4.1 模型可解释性（XAI）的必要性： 全局解释方法： 介绍特征重要性（Feature Importance）的计算，以及偏依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）如何揭示变量对预测结果的边际影响。 局部解释技术： 详细讲解LIME和SHAP值，它们如何为单个预测提供透明度，这对金融、医疗等高风险领域至关重要。 4.2 模型健壮性与对抗性攻击： 探讨模型在面对微小扰动（如对抗样本）时的脆弱性。介绍数据增强（Data Augmentation）和鲁棒性训练作为防御手段的实践。 4.3 机器学习的伦理考量与偏见缓解： 识别和量化数据偏见： 分析历史数据中固有的社会偏见如何被算法放大。 公平性指标与缓解策略： 介绍如统计均等（Demographic Parity）和机会均等（Equal Opportunity）等公平性衡量标准，并探讨在模型训练阶段进行偏差修正的技术路径，确保技术发展符合社会正义要求。 结语：迈向自主智能系统 全书最后将展望未来趋势，包括因果推断（Causal Inference）在解决“为什么会发生”而非“将会发生什么”问题上的潜力，以及强化学习（Reinforcement Learning）在复杂决策优化中的前沿应用。本书旨在装备读者一套全面的工具箱，使其能够自信地应对从数据采集到模型部署，再到结果伦理评估的全周期挑战。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《算法之美》，简直就像打开了一扇新世界的大门！我一直对计算机科学充满好奇，但算法这个概念总让我觉得有点遥不可及，感觉像是只有大神才能掌握的绝技。这本书的封面设计就很有吸引力，简洁又不失专业感，让人一看就觉得“这绝对是干货！” 迫不及待地翻开，第一感觉就是作者的文笔相当流畅，没有那种枯燥乏味的学术论文的风格，而是用一种非常生动、易懂的方式来讲解那些原本可能令人望而生畏的算法原理。像是那些关于排序、搜索的经典算法，书中都用了一些非常贴切的比喻和生活化的例子，让我一下子就抓住了核心思想。我尤其喜欢其中对“分治法”的解释，作者用了构建乐高积木的类比，非常形象地说明了如何将一个大问题分解成若干个小问题，再逐个击破，最后再将结果合并。这种层层递进的讲解方式，让我在不知不觉中就理解了复杂的算法逻辑，而不是死记硬背。书中的插图也很有帮助，清晰地展示了算法的执行过程，让抽象的概念变得可视化。对于我这样初次接触算法的读者来说，这本书简直是量身定做的，感觉自己正在一步步地爬升，而且每一步都走得很扎实，很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

拿到《算法之美》这本书，我最大的感受就是作者的博学和匠心。这本书的编排结构非常清晰，从基础的排序、搜索算法，到更高级的图算法、动态规划，再到一些与实际应用紧密相关的算法，都做了详尽的介绍。我尤其欣赏作者在解释每个算法时，都会先给出清晰的定义和核心思想，然后通过严谨的数学推导来证明其正确性和效率。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于想要深入理解算法的读者来说，无疑是宝贵的财富。书中对算法的时间复杂度和空间复杂度的分析也做得非常到位，让我能够清晰地了解不同算法的优劣，以及在实际应用中如何做出最优选择。我特别喜欢其中关于“回溯算法”的章节，作者用了一个经典的“八皇后问题”来阐述回溯法的应用，通过详细的步骤演示，让我看到了算法如何通过试探和剪枝来高效地找到问题的解。这本书让我觉得，算法不仅仅是计算机科学的工具，更是一种思维的艺术，它教会我如何系统地、高效地解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书《算法之美》真的让我大开眼界！作者的文笔和讲解方式，简直就像一位经验丰富的向导，带着我穿越算法的迷宫。我一直对算法心存敬畏，总觉得它们高深莫测，但这本书却让我觉得原来算法也可以如此“亲民”。作者在讲解每个算法时，都非常注重逻辑的连贯性和直观性。我尤其喜欢他在介绍“二分查找”时，用了“在一本有序的书里找一页”的类比，一下子就让我明白了那种不断缩小搜索范围的精妙之处。而且，书中并没有只停留在理论层面，而是穿插了大量的实际应用案例，比如在讲解“图算法”时，就提到了导航系统中的路径规划问题，这让我立刻感受到了算法的实用价值。书中的图示也非常清晰，能够帮助我更好地理解算法的执行过程。我最受启发的是作者在强调算法效率时，反复提及的“不要重复造轮子”的理念，这让我意识到，很多前人已经解决过的问题，我们应该站在巨人的肩膀上，而不是自己摸索。这本书让我觉得，学习算法不再是枯燥的任务，而是一场充满发现的奇妙旅程。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《算法之美》的时候，我内心是有点忐忑的，因为算法这个词对我来说一直是个“硬骨头”。但这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。作者的叙述方式极其生动有趣，完全不是那种刻板的教科书风格。他似乎有一种魔力，能把那些复杂的数学公式和逻辑推理，变成一段段引人入胜的故事。我特别喜欢其中关于“贪心算法”的讲解，作者用了一个经典的“背包问题”来引出贪心策略，通过生动形象的比喻，让我一下子就明白了什么是“局部最优”和“全局最优”之间的权衡。而且，书中并没有简单地罗列算法，而是着重于讲解算法的设计思想和哲学。比如，在分析“分治算法”时，作者就强调了“Divide and Conquer”的理念，这种精神在很多领域都有体现，让我觉得不仅仅是在学算法，更是在学习一种解决问题的思维方式。书中的语言也非常精炼，不会有太多冗余的描述，每一句话都直击要点。我感觉自己就像是在和一位经验丰富的智者在对话，他循循善诱，一步步地引导我领略算法的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是走进了一个精密的机器制造厂，每一个齿轮、每一个螺丝钉都设计得恰到好处，严丝合缝。《算法之美》在讲解算法时，那种严谨的逻辑性和前瞻性让我印象深刻。我之前读过一些关于算法的书，有些讲得过于浅显，有些又过于晦涩，而这本书恰好找到了一个完美的平衡点。它在介绍基础算法的同时，并没有止步于此，而是进一步深入探讨了这些算法的变种、优化以及在不同场景下的应用。例如，在讲解图论算法时，作者不仅介绍了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，还详细分析了它们的时间复杂度，以及在实际应用中如何根据具体需求选择最合适的算法。这种对细节的极致追求，让我看到了算法背后蕴含的深刻智慧。书中的案例分析也相当精彩，作者会选取一些现实世界中的问题，然后一步步地构建出解决方案，展示算法是如何解决实际问题的。我尤其被其中关于“动态规划”的部分所吸引，作者通过一系列递推关系式的推导，清晰地揭示了动态规划的思想精髓，让我对“最优子结构”和“重叠子问题”有了更深刻的理解。这本书让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和思考。