趋近智
机器学习的数据结构与算法
章节 1: 入门：机器学习中的数据结构与算法
数据结构对机器学习性能为何重要
机器学习实践者的复杂性分析
Python的内置结构在机器学习工作流中的应用
NumPy 数组：机器学习数值处理的根本
Pandas DataFrame 用于数据准备
机器学习问题与数据结构的对应
实践：分析基本数据操作
章节 2: 树结构：搜索、索引与建模
树结构的基本知识
用于高效查找的二叉搜索树
平衡树的重要性
决策树：结构与算法
树集成方法：随机森林与梯度提升
树遍历技术
动手实践：实现树操作
章节 3: 散列在特征工程和相似搜索中的应用
哈希函数与哈希表
处理哈希冲突
特征哈希用于降维
局部敏感哈希（LSH）介绍
在 Python 中实现基于哈希的数据结构
散列的性能权衡
实践：哈希技术的实现
章节 4: 图：关系数据与网络模型
图的表示方法：邻接列表与邻接矩阵
图遍历：广度优先搜索（BFS）
图遍历：深度优先搜索（DFS）
最短路径算法概述
图嵌入用于节点表示
推荐系统和自然语言处理中的应用
动手实践：图表示与遍历
章节 5: 优化任务中的优先队列与堆
堆数据结构属性
堆的核心操作
使用堆实现优先级队列
在选择问题中的应用
复杂算法的支持作用
Python 的 heapq 模块
实践：使用堆进行选择
章节 6: 机器学习中的核心算法策略
分治法
动态规划原理
优化中的贪心算法
提升鲁棒性的随机算法
迭代优化算法
算法策略与机器学习模型实现的关联
实践：识别机器学习库中的策略
机器学习问题与数据结构的对应
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Algorithms, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein, 2022 (MIT Press) - 一本基础性教材，全面覆盖了基本数据结构和算法的设计、分析和实现，为其性能特征提供了理论基础。
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 一本权威指南，专注于使用Python的NumPy和Pandas库进行实际数据操作和分析，与处理表格和密集数值数据直接相关。
- Sparse matrices (scipy.sparse), SciPy Developers, 2024 - SciPy稀疏矩阵模块的官方文档，详细介绍了稀疏数据的各种高效存储格式和操作，这在许多机器学习应用中至关重要。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, Aurélien Géron, 2022 (O'Reilly Media) - 一本广泛使用的机器学习实践书籍，涉及数据准备、特征工程以及数据表示对模型性能和算法选择的影响。