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
数据结构对机器学习性能为何重要
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Algorithms, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein, 2022 (MIT Press) - 这本标准教材全面介绍了数据结构和算法，包括复杂度分析（O(n), O(1)）、哈希表、列表和树，这些都是理解机器学习性能的必要基础。
- Designing Machine Learning Systems, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 本书提供了构建机器学习系统的实用视角，强调了高效数据处理和算法选择如何影响实际机器学习应用中的系统性能、可伸缩性和资源需求。
- Feature Hashing for Large-scale Multitask Learning, Kilian Weinberger, Anirban Dasgupta, John Langford, Alex Smola, Josh Attenberg, 2009 Proceedings of the 26th International Conference on Machine Learning (ICML) (International Machine Learning Society (IMLS)) DOI: 10.48550/arXiv.0902.2206 - 这篇论文介绍了特征哈希，一种利用哈希函数将高维数据转换为低维表示的方法，文中直接引用了该方法用于高效的特征工程。
- Python for Data Analysis, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 本书由Pandas的创建者撰写，解释了Pandas等库如何利用高效的底层数据结构（基于NumPy数组）实现快速数据加载、准备和操作，这在文中得到了强调。