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
决策树：结构与算法
这部分内容有帮助吗？
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman, 2009 (Springer) DOI: 10.1007/978-0-387-84858-7 - 一本全面而权威的教材，涵盖了包括决策树（CART算法、Gini和熵等不纯度度量）在内的许多机器学习算法的统计基础。
- Classification and Regression Trees, Leo Breiman, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen, Charles J. Stone, 1984 (Chapman and Hall/CRC) DOI: https://doi.org/10.1201/9781315139470 - 引入分类与回归树（CART）算法的开创性著作，详细阐述了其结构、分裂准则和递归分区过程。
- Machine Learning, Tom M. Mitchell, 1997 (McGraw-Hill) - 一本经典的教材，对决策树学习提供了清晰易懂的介绍，包括ID3算法以及熵和信息增益等概念。
- CS229: Machine Learning Lecture Notes, Andrew Ng, Tengyu Ma, 2023 - 知名大学课程的讲义，提供了机器学习基本概念的简洁清晰解释，包括决策树、不纯度度量和递归分区。