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
算法策略与机器学习模型实现的关联
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) - 全面涵盖统计学习方法，包括决策树、集成方法、支持向量机和优化算法，展示了各种算法策略。
- Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton, Andrew G. Barto, 2018 (A Bradford Book, The MIT Press) - 强化学习领域的权威教科书，详细阐述了动态规划在通过价值迭代和策略迭代解决马尔可夫决策过程中的应用。
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 为深度学习提供了全面的理论和实践基础，涵盖了优化技术（如SGD）和正则化方法（如Dropout），这些都体现了迭代和随机算法。
- Random Forests, Leo Breiman, 2001 Machine Learning, Vol. 45 DOI: 10.1023/A:1010933404324 - 引入随机森林算法的开创性论文，展示了分治、贪婪和随机策略在集成学习中的强大结合。