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
第 1 章测验
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
第 2 章测验
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
第 3 章测验
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
第 4 章测验
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
第 5 章测验
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
第 6 章测验
树集成方法：随机森林与梯度提升
这部分内容有帮助吗？
- Random Forests, Leo Breiman, 2001 Machine Learning, Vol. 45 DOI: 10.1023/A:1010933404324 - 这篇基础性论文介绍了随机森林算法，详细阐述了其使用bagging和随机特征选择的构建方式。
- Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine, Jerome H. Friedman, 2001 The Annals of Statistics, Vol. 29 DOI: 10.1214/aos/1013203451 - 这篇开创性论文介绍了梯度提升机，为基于树的提升方法奠定了理论和算法基础。
- 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 - 一本经典教材，全面地提供了多种机器学习方法的统计学和算法处理，包括关于bagging、随机森林和梯度提升的详细章节。
- 1.11. Ensemble methods, scikit-learn developers, 2023 (scikit-learn project) - 提供了scikit-learn库中随机森林、梯度提升和其他集成方法的实际细节和概念性解释。
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