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店铺： 书海寻梦图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111595137

商品编码：28073622945

9787111595137 9787111593737

机器学习算法

内容简介

本书采用理论与实践相结合的方式，在简明扼要地阐明机器学习原理的基础上，通过大量实例介绍了不同场景下机器学习算法在scikit-learn中的实现及应用。书中有大量的代码示例及图例，便于读者理解和学习并实际上手操作。另一方面，书中还有很多的延伸阅读指导，方便读者性地了解机器学习领域的现有技术及其发展状况。 

目录

译者序
前言 
作者简介 
审校人员简介 
1章　机器学习简介1
1.1　经典机器和自适应机器简介1
1.2　机器学习的分类2
1.2.1　监督学习3
1.2.2　无监督学习5
1.2.3　强化学习7
1.3　越机器学习——深度学习和仿生自适应8
1.4　机器学习和大数据9
延伸阅读10
本章小结10
2章　机器学习的重要元素11
2.1　数据格式11
2.2　可学习性13
2.2.1　欠拟合和过拟合15
2.2.2　误差度量16
2.2.3　PAC学习18

2.3　统计学习方法19
2.3.1　大后验概率学习20
2.3.2　大似然学习20
2.4　信息论的要素24
参考文献26
本章小结26
3章　特征选择与特征工程28
3.1　scikit-learn练习数据集28
3.2　创建训练集和测试集29
3.3　管理分类数据30
3.4　管理缺失特征33
3.5　数据缩放和归一化33
3.6　特征选择和过滤35
3.7　主成分分析37
3.7.1　非负矩阵分解42
3.7.2　稀疏PCA42
3.7.3　核PCA43
3.8　原子提取和字典学习45
参考文献47
本章小结47
4章　线性回归48
4.1　线性模型48
4.2　一个二维的例子48
4.3　基于scikit-learn的线性回归和更高维50
4.4　Ridge、Lasso和ElasticNet53
4.5　随机采样一致的鲁棒回归57
4.6　多项式回归58
4.7　保序回归60
参考文献62
本章小结62
5章　逻辑回归64
5.1　线性分类64
5.2　逻辑回归65
5.3　实现和优化67
5.4　随机梯度下降算法69
5.5　通过网格搜索找到优参数71
5.6　评估分类的指标73
5.7　ROC曲线77
本章小结79
6章　朴素贝叶斯81
6.1　贝叶斯定理81
6.2　朴素贝叶斯分类器82
6.3　scikit-learn中的朴素贝叶斯83
6.3.1　伯努利朴素贝叶斯83
6.3.2　多项式朴素贝叶斯85
6.3.3　高斯朴素贝叶斯86
参考文献89
本章小结89
7章　支持向量机90
7.1　线性支持向量机90
7.2　scikit-learn实现93
7.2.1　线性分类94
7.2.2　基于内核的分类95
7.2.3　非线性例子97
7.3　受控支持向量机101
7.4　支持向量回归103
参考文献104
本章小结104
8章　决策树和集成学习105
8.1　二元决策树105
8.1.1　二元决策106
8.1.2　不纯度的衡量107
8.1.3　特征重要度109
8.2　基于scikit-learn的决策树分类109
8.3　集成学习113
8.3.1　随机森林114
8.3.2　AdaBoost116
8.3.3　梯度树提升118
8.3.4　投票分类器120
参考文献122
本章小结122
9章　聚类基础124
9.1　聚类简介124
9.1.1　k均值聚类125
9.1.2　DBSCAN136
9.1.3　光谱聚类138
9.2　基于实证的评价方法139
9.2.1　同质性140
9.2.2　完整性140
9.2.3　修正兰德指数141
参考文献142
本章小结142
10章　层次聚类143
10.1　分层策略143
10.2　凝聚聚类143
10.2.1　树形图145
10.2.2　scikit-learn中的凝聚聚类147
10.2.3　连接限制149
参考文献151
本章小结152
11章　简介153
11.1　朴素的基于用户的153
11.2　基于内容的156
11.3　无模式（或基于内存的）协同过滤158
11.4　基于模型的协同过滤160
11.4.1　奇异值分解策略161
11.4.2　交替小二乘法策略163
11.4.3　用Apache Spark MLlib实现交替小二乘法策略164
参考文献167
本章小结167
12章　自然语言处理简介169
12.1　NLTK和内置语料库169
12.2　词袋策略171
12.2.1　标记172
12.2.2　停止词的删除174
12.2.3　词干提取175
12.2.4　向量化176
12.3　基于路透社语料库的文本分类器例子180
参考文献182
本章小结182
13章　自然语言处理中的主题建模与情感分析183
13.1　主题建模183
13.1.1　潜在语义分析183
13.1.2　概率潜在语义分析188
13.1.3　潜在狄利克雷分配193
13.2　情感分析198
参考文献202
本章小结202
14章　深度学习和TensorFlow简介203
14.1　深度学习简介203
14.1.1　人工神经网络203
14.1.2　深层结构206
14.2　TensorFlow简介208
14.2.1　计算梯度210
14.2.2　逻辑回归212
14.2.3　用多层感知器进行分类215
14.2.4　图像卷积218
14.3　Keras内部速览220
参考文献225
本章小结225
15章　构建机器学习框架226
15.1　机器学习框架226
15.1.1　数据收集227
15.1.2　归一化227
15.1.3　降维227
15.1.4　数据扩充228
15.1.5　数据转换228
15.1.6　建模、网格搜索和交叉验证229
15.1.7　可视化229
15.2　用于机器学习框架的scikit-learn工具229
15.2.1　管道229
15.2.2　特征联合232
参考文献233
本章小结233 

基于深度学习的自然语言处理

内容简介本书重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用。首先介绍有监督的机器学习和前馈神经网络的基本知识，如何将机器学习方法应用在自然语言处理中，以及词向量表示（而不是符号表示）的应用。然后介绍更多专门的神经网络结构，包括一维卷积神经网络、循环神经网络、条件生成模型和基于注意力的模型。后，讨论树形网络、结构化预测以及多任务学习的前景。

目录

前言
致谢
第1章引言
1.1自然语言处理的挑战
1.2神经网络和深度学习
1.3自然语言处理中的深度学习
1.4本书的覆盖面和组织结构
1.5本书未覆盖的内容
1.6术语
1.7数学符号
注释
部分有监督分类与前馈神经网络
第2章学习基础与线性模型
2.1有监督学习和参数化函数
2.2训练集、测试集和验证集
2.3线性模型
2.3.1二分类
2.3.2对数线性二分类
2.3.3多分类
2.4表示
2.5独热和稠密向量表示
2.6对数线性多分类
2.7训练和优化
2.7.1损失函数
2.7.2正则化
2.8基于梯度的优化
2.8.1随机梯度下降
2.8.2实例
2.8.3其他训练方法
第3章从线性模型到多层感知器
3.1线性模型的局限性：异或问题
3.2非线性输入转换
3.3核方法
3.4可训练的映射函数
第4章前馈神经网络
4.1一个关于大脑的比喻
4.2数学表示
4.3表达能力
4.4常见的非线性函数
4.5损失函数
4.6正则化与丢弃法
4.7相似和距离层
4.8嵌入层
第5章神经网络训练
5.1计算图的抽象概念
5.1.1前向计算
5.1.2反向计算（导数、反向传播）
5.1.3软件
5.1.4实现流程
5.1.5网络构成
5.2实践经验
5.2.1优化算法的选择
5.2.2初始化
5.2.3重启与集成
5.2.4梯度消失与梯度爆炸
5.2.5饱和神经元与死神经元
5.2.6随机打乱
5.2.7学习率
5.2.8minibatch
第二部分处理自然语言数据
第6章文本特征构造
6.1NLP分类问题中的拓扑结构
6.2NLP问题中的特征
6.2.1直接可观测特征
6.2.2可推断的语言学特征
6.2.3核心特征与组合特征
6.2.4n元组特征
6.2.5分布特征
第7章NLP特征的案例分析
7.1文本分类：语言识别
7.2文本分类：主题分类
7.3文本分类：作者归属
7.4上下文中的单词：词性标注
7.5上下文中的单词：命名实体识别
7.6上下文中单词的语言特征：介词词义消歧
7.7上下文中单词的关系：弧分解分析
第8章从文本特征到输入
8.1编码分类特征
8.1.1独热编码
8.1.2稠密编码（特征嵌入）
8.1.3稠密向量与独热表示
8.2组合稠密向量
8.2.1基于窗口的特征
8.2.2可变特征数目：连续词袋
8.3独热和稠密向量间的关系
8.4杂项
8.4.1距离与位置特征
8.4.2补齐、未登录词和词丢弃
8.4.3特征组合
8.4.4向量共享
8.4.5维度
8.4.6嵌入的词表
8.4.7网络的输出
8.5例子：词性标注
8.6例子：弧分解分析
第9章语言模型
9.1语言模型任务
9.2语言模型评估：困惑度
9.3语言模型的传统方法
9.3.1延伸阅读
9.3.2传统语言模型的限制
9.4神经语言模型
9.5使用语言模型进行生成
9.6副产品：词的表示
第10章预训练的词表示
10.1随机初始化
10.2有监督的特定任务的预训练
10.3无监督的预训练
10.4词嵌入算法
10.4.1分布式假设和词表示
10.4.2从神经语言模型到分布式表示
10.4.3词语联系
10.4.4其他算法
10.5上下文的选择
10.5.1窗口方法
10.5.2句子、段落或文档
10.5.3句法窗口
10.5.4多语种
10.5.5基于字符级别和子词的表示
10.6处理多字单元和字变形
10.7分布式方法的限制
第11章使用词嵌入
11.1词向量的获取
11.2词的相似度
11.3词聚类
11.4寻找相似词
11.5同中选异
11.6短文档相似度
11.7词的类比
11.8改装和映射
11.9实用性和陷阱
第12章案例分析:一种用于句子意义推理的前馈结构
12.1自然语言推理与 SNLI数据集
12.2文本相似网络
第三部分特殊的结构
第13章n元语法探测器：卷积神经网络
13.1基础卷积池化
13.1.1文本上的一维卷积
13.1.2向量池化
13.1.3变体
13.2其他选择：特征哈希
13.3层次化卷积
第14章循环神经网络：序列和栈建模
14.1RNN抽象描述
14.2RNN的训练
14.3RNN常见使用模式
14.3.1接收器
14.3.2编码器
14.3.3传感器
14.4双向RNN
14.5堆叠RNN
14.6用于表示栈的RNN
14.7文献阅读的注意事项
第15章实际的循环神经网络结构
15.1作为RNN的CBOW
15.2简单RNN
15.3门结构
15.3.1长短期记忆网络
15.3.2门限循环单元
15.4其他变体
15.5应用到RNN的丢弃机制
第16章通过循环网络建模
16.1接收器
16.1.1情感分类器
16.1.2主谓一致语法检查
16.2作为特征提取器的RNN
16.2.1词性标注
16.2.2RNN�睠NN文本分类
16.2.3弧分解依存句法分析
第17章条件生成
17.1RNN生成器
17.2条件生成（编码器）
17.2.1序列到序列模型
17.2.2应用
17.2.3其他条件上下文
17.3无监督的句子相似性
17.4结合注意力机制的条件生成
17.4.1计算复杂性
17.4.2可解释性
17.5自然语言处理中基于注意力机制的模型
17.5.1机器翻译
17.5.2形态屈折
17.5.3句法分析
第四部分其他主题
第18章用递归神经网络对树建模
18.1形式化定义
18.2扩展和变体
18.3递归神经网络的训练
18.4一种简单的替代——线性化树
18.5前景
第19章结构化输出预测
19.1基于搜索的结构化预测
19.1.1基于线性模型的结构化预测
19.1.2非线性结构化预测
19.1.3概率目标函数（CRF）
19.1.4近似搜索
19.1.5重排序
19.1.6参考阅读
19.2贪心结构化预测
19.3条件生成与结构化输出预测
19.4实例
19.4.1基于搜索的结构化预测：一阶依存句法分析
19.4.2基于Neural�睠RF的命名实体识别
19.4.3基于柱搜索的NER�睠RF近似
第20章级联、多任务与半监督学习
20.1模型级联
20.2多任务学习
20.2.1多任务设置下的训练
20.2.2选择性共享
20.2.3作为多任务学习的词嵌入预训练
20.2.4条件生成中的多任务学习
20.2.5作为正则的多任务学习
20.2.6注意事项
20.3半监督学习
20.4实例
20.4.1眼动预测与句子压缩
20.4.2弧标注与句法分析
20.4.3介词词义消歧与介词翻译预测
20.4.4条件生成：多语言机器翻译、句法分析以及图像描述生成
20.5前景
第21章结论
21.1我们学到了什么
21.2未来的挑战
参考文献

探索智能世界的奥秘：一套引领时代变革的科技读物 一、 迈入人工智能的无限可能：机器学习算法的基石与实践 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的关键动力。如何从海量数据中挖掘价值，让机器像人一样学习、思考和决策？这正是机器学习算法所要解答的核心问题。本书籍深入浅出地剖析了机器学习的核心理论和主流算法，为读者构建起坚实的理论基础，并提供了丰富的实践指导。 1. 机器学习概览：拨开迷雾，认识智能的本质 书籍伊始，我们将首先对机器学习进行一个宏观的介绍。它不仅仅是计算机科学的一个分支，更是人工智能领域的核心驱动力。你将了解到机器学习的定义、发展历程，以及它在各个行业中日益增长的重要性。从早期的统计学习方法到如今的深度学习浪潮，本书将带领你穿越机器学习的演进之路，理解其背后蕴含的逻辑和哲学。 2. 监督学习：从已知到未知，实现精准预测 监督学习是最为常见和成熟的机器学习范式。本书将详细讲解其基本原理，以及一系列经典算法： 线性回归与逻辑回归： 掌握如何构建模型来预测连续值或二分类问题，理解它们在线性关系建模中的强大威力。我们将探究其数学基础，例如最小二乘法和梯度下降，并分析其在房价预测、用户流失预测等场景的应用。 支持向量机（SVM）： 学习如何寻找最优的决策边界，实现高效的分类。本书将深入剖析核函数的作用，以及SVM在图像识别、文本分类等领域的卓越表现。 决策树与随机森林： 了解如何构建易于理解和解释的决策模型。我们将探讨ID3、C4.5等经典算法，以及随机森林如何通过集成学习显著提升模型的鲁棒性和准确性，其在金融风控、医疗诊断等领域有着广泛应用。 K近邻（KNN）： 掌握基于相似度的分类和回归方法，理解其简单直观的实现方式，并分析其在推荐系统、异常检测中的应用。 朴素贝叶斯： 学习概率模型在文本分类、垃圾邮件过滤等问题上的巧妙运用，理解其“朴素”假设下的强大之处。 3. 无监督学习：发现隐藏的模式，揭示数据背后的结构 当数据没有明确的标签时，无监督学习便成为探寻数据内在规律的利器。本书将介绍其核心算法： K-Means聚类： 学习如何将数据点分组到不同的簇中，发现数据的自然划分。本书将详细讲解算法的步骤，并探讨其在客户细分、市场营销等领域的实际应用。 主成分分析（PCA）： 掌握如何通过降维来简化数据，提取最关键的信息。我们将理解其背后的数学原理，以及PCA在数据可视化、噪声去除等方面的作用。 关联规则挖掘（Apriori）： 学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了面包的顾客也很可能购买牛奶”。本书将探讨其在购物篮分析、推荐系统中的经典应用。 4. 半监督学习与强化学习：拓展学习边界，实现智能交互 除了监督学习和无监督学习，本书还将简要介绍半监督学习和强化学习的概念。 半监督学习： 当只有少量标记数据和大量未标记数据时，如何有效地利用这些信息？本书将勾勒出半监督学习的思路，为解决实际问题提供新的视角。 强化学习： 机器如何通过与环境的互动，学习最优的行为策略？本书将引入强化学习的基本概念，如智能体、环境、奖励等，为读者理解AlphaGo等里程碑式的成就奠定基础。 5. 模型评估与优化：精益求精，提升模型性能 构建模型只是第一步，如何评估模型的优劣，并对其进行调优，是确保模型在实际应用中表现出色的关键。本书将详细介绍： 评估指标： 如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，帮助读者客观地衡量模型性能。 交叉验证： 避免过拟合，更准确地评估模型泛化能力。 超参数调优： 学习网格搜索、随机搜索等方法，找到最佳的模型配置。 正则化技术： L1、L2正则化等，如何防止模型过拟合，提高其泛化能力。 6. 实践案例：理论联系实际，融会贯通 本书的价值不仅在于理论的讲解，更在于其丰富的实践案例。读者将跟随指导，利用流行的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等）动手实践，完成真实世界的数据分析和模型构建任务。从数据预处理、特征工程到模型训练、评估和部署，每一个环节都将得到细致的讲解和代码示例。 二、 深度学习赋能自然语言处理：理解、生成与交互的革命 自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最具挑战性和潜力的方向之一，其目标是让计算机能够理解、解释、生成和操纵人类语言。本书籍将重点聚焦于深度学习在NLP领域的突破性进展，揭示其如何以前所未有的方式重塑人机交互和信息处理。 1. NLP基础与挑战：认识语言的复杂性 在深入深度学习之前，本书将首先回顾NLP的基本概念和面临的挑战。我们将探讨语言的歧义性、多义性、语境依赖性等特性，以及传统NLP方法在处理这些复杂性时遇到的瓶颈。 2. 词向量：赋予词语以意义 深度学习模型无法直接处理文本，因此，将词语转化为向量表示是关键一步。本书将详细介绍： 词袋模型（Bag-of-Words）： 最简单的词语表示方法，理解其原理和局限性。 TF-IDF： 学习如何计算词语的权重，捕捉词语在文档中的重要性。 词嵌入（Word Embeddings）： 词向量的革命性进展。我们将深入剖析Word2Vec（Skip-gram和CBOW模型）、GloVe等经典词嵌入模型，理解它们如何捕捉词语之间的语义和句法关系，使得“国王-男人+女人≈女王”这样的语义类比成为可能。 3. 循环神经网络（RNN）及其变体：处理序列数据的强大工具 语言本质上是序列化的，RNN是处理序列数据的经典深度学习模型。 RNN基本原理： 理解其“记忆”能力，如何通过循环连接来处理时序信息。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题，显著提升模型在文本生成、机器翻译等任务上的表现。本书将详细讲解LSTM和GRU的内部结构和工作机制。 4. Transformer模型：NLP领域的颠覆者 Transformer模型是近年来NLP领域最重要也是最具革命性的模型之一，它彻底改变了序列建模的方式。 自注意力机制（Self-Attention）： 理解Transformer的核心，它如何让模型在处理序列的任何位置时，都能平等地关注到序列中的所有其他位置，从而捕捉长距离依赖关系。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 学习如何通过并行地运行多个注意力头，让模型能够从不同的表示子空间学习信息。 位置编码（Positional Encoding）： Transformer模型本身没有顺序性，如何引入位置信息？本书将讲解位置编码的作用。 Encoder-Decoder架构： Transformer的经典应用，如机器翻译，理解其编码器和解码器的协同工作。 5. 预训练语言模型：迁移学习的强大力量 预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）是深度学习NLP领域的另一大飞跃。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 详解BERT的预训练任务（掩码语言模型MLM和下一句预测NSP），以及它如何实现真正的双向上下文理解。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列： 介绍GPT系列模型在文本生成方面的卓越能力，理解其自回归的生成机制。 其他预训练模型： 如RoBERTa, XLNet, ALBERT等，了解它们如何在前人的基础上进行改进和优化。 微调（Fine-tuning）： 学习如何将预训练模型应用于下游的特定NLP任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别、问答系统等，从而在有限的数据集上也能获得优异的性能。 6. NLP应用场景：语言智能的广泛实践 本书籍将结合深度学习NLP技术，探讨其在众多实际场景中的应用： 机器翻译： 实现跨语言交流的无缝连接。 文本摘要： 快速提炼长篇文章的核心内容。 情感分析： 理解用户对产品、服务或事件的态度。 对话系统与聊天机器人： 构建更智能、更自然的交互式AI。 问答系统： 准确回答用户提出的问题。 内容生成： 创作文章、诗歌、代码等。 信息抽取： 从非结构化文本中提取结构化信息。 7. 实践与挑战：构建真实的NLP系统 本书将引导读者利用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，结合Hugging Face Transformers等库，动手构建各种NLP应用。从数据准备、模型选择、训练调优到结果评估，每一个步骤都力求清晰明了。同时，也将探讨NLP领域面临的伦理问题、数据偏差以及未来发展趋势。 总结： 这一套书籍，如同两扇探索智能世界的窗口，一本是机器学习的底层逻辑与算法实践，另一本则是深度学习驱动下自然语言处理的革命性进展。它们共同描绘了一幅人工智能发展的宏伟蓝图，从基础理论到前沿应用，从数据驱动到语言理解，为有志于投身AI领域、理解智能技术发展脉搏的读者提供了宝贵的知识财富。无论你是学生、研究人员还是行业从业者，都能从中获得启发，掌握开启智能时代大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我必须要给这本关于生物信息学中的统计建模的书点个赞！内容涉及的领域非常前沿，涵盖了从基因表达谱分析到蛋白质结构预测的统计方法。这本书的厉害之处在于，它没有回避复杂的统计学工具，而是将贝叶斯推断和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，毫不含糊地应用到了实际的生物数据集上。作者提供了大量的R和Python代码示例，手把手教你如何处理高维、稀疏的生物数据。我特别欣赏它在讨论降维技术时，不仅讲解了PCA，还深入探讨了t-SNE在可视化高维空间中的优缺点。如果你在做科研，需要用严谨的统计学方法来解释实验结果，这本书无疑是一座知识的灯塔，让你在数据海洋中不再迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这是一本关于高级数据库系统架构的实战手册，简直是运维和架构师的案头必备！我过去在处理高并发读写时总有些模糊不清的概念，这本书直接把CAP理论放在了不同的分布式数据库（如Cassandra和PostgreSQL集群）的实际部署案例中进行对比分析。它详细剖析了MVCC（多版本并发控制）在不同隔离级别下的具体实现细节，这一点对我优化慢查询帮助太大了。书中还包含了大量的SQL性能调优的实战技巧，比如索引失效的常见陷阱、事务隔离级别的选择策略等，甚至还涉及到了最新的NewSQL数据库的架构优选。对于希望从“会用”数据库升级到“精通”数据库内核的专业人士来说，这本书的价值无法估量，我感觉我的系统性能至少能提升30%！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对量子信息与计算这个主题是有点望而生畏的，总觉得它离我的日常工作太遥远了。但这本书的叙事方式简直是化腐朽为神奇！作者没有一上来就抛出薛定谔方程，而是从最基础的量子比特（Qubit）概念讲起，用非常形象的比喻解释了叠加态和纠缠的魔力。我印象最深的是关于Shor算法的章节，它不是简单地给出公式，而是用历史的视角，讲解了为什么这个算法的出现会对现有的加密体系造成颠覆性的影响。阅读体验非常流畅，那种“豁然开朗”的感觉贯穿始终。如果你对未来计算技术抱有好奇心，想了解一下超越经典计算机的极限在哪里，这本书绝对是你的最佳启蒙读物，读完后对“不确定性”的理解都上升到了一个新的哲学高度。

评分☆☆☆☆☆

终于找到一本能把计算机图形学中的渲染管线讲得如此透彻的书了！这本书的侧重点似乎更偏向于底层实现，特别是对光线追踪（Ray Tracing）算法的数学基础进行了百科全书式的梳理。它从向量代数的基础开始，逐步构建出如何精确计算光线与复杂曲面（如Bézier曲面）的交点，以及如何高效地管理场景中的几何数据结构（如BVH树）。书中关于全局光照和着色模型的章节，简直是艺术品级别的讲解，它让你明白为什么电影里的画面看起来如此真实。我过去总觉得PBR（基于物理的渲染）很玄乎，读完这本书后，我终于明白了菲涅尔效应和微上面模型背后的物理学原理。这本书对于想深入理解游戏引擎底层渲染机制或从事专业视觉特效制作的人来说，是不可多得的内功心法。

评分☆☆☆☆☆

哇，最近刚看完这本关于图论与网络流的宝典，简直是为我这种理论派的工程师量身定做的！这本书的深度和广度都超乎我的想象。它不是那种浮于表面的入门读物，而是扎扎实实地把Kruskal和Prim算法的每一步推导都讲得清清楚楚，连那些看似微不足道的边界条件都考虑进去了。特别是讲到最大流最小割定理那几章，作者引入了一个非常巧妙的例子，用一个复杂的城市交通调度问题来贯穿始终，让你在实际应用中理解那些枯燥的数学公式的意义。我花了整整一个周末才把“多项式时间复杂度”和“NP完全性”那部分吃透，书中对NP-Hard问题的各种近似算法的讨论非常到位，推荐给所有想在算法竞赛中有所突破的朋友们，绝对能帮你把理论基础打得比钻石还硬！