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『壹』 《數據結構與演算法JavaScript描述》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據結構與演算法JavaScript描述》（[美] Michael McMillan）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據結構與演算法JavaScript描述

作者：[美] Michael McMillan

譯者：王群鋒

豆瓣評分：6.6

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2014-8

頁數：216

內容簡介：

通過本書的學習，讀者將能自如地選擇最合適的數據結構與演算法，並在JavaScript開發中懂得權衡使用。此外，本書也概述了與數據結構與演算法相關的JavaScript特性。

本書主要內容如下。

數組和列表：最常用的數據結構。

棧和隊列：與列表類似但更復雜的數據結構。

鏈表：如何通過它們克服數組的不足。

字典：將數據以鍵-值對的形式存儲。

散列：適用於快速查找和檢索。

集合：適用於存儲只出現一次的元素。

二叉樹：以層級的形式存儲數據。

圖和圖演算法：網路建模的理想選擇。

演算法：包括排序或搜索數據的演算法。

高級演算法：動態規劃和貪心演算法。

作者簡介：

作者簡介：

Michael McMillan

作為大學老師和程序員，曾編寫過多部受到好評的數據結構與演算法圖書，包括Data Structures and Algorithms Using C#、Data Structures and Algorithms Using Visual Basic.NET，以及其他計算機教程，如Object-Oriented Programming with Visual Basic.NET、C++ Programming: An Introction、Java Programming Tutorial、Perl from the Ground Up等。Michael現在阿肯色州北小石城普瓦斯基技術學院當講師，教授計算機信息系統。他還是北小石城阿肯色大學的兼職講師，教授信息科學。在做講師之前，他曾是阿肯色兒童醫院的一名程序設計師/分析師，負責統計計算和數據分析。

譯者簡介：

王群鋒

1981年生於陝西省富平縣橋西大隊三里村，2004年畢業於西安電子科技大學。畢業後當了一名程序員，現居西安，在IBM西安研發中心從事下一代統計預測軟體的開發工作。

杜歡

淘寶網高級技術專家，2012年加入淘寶，曾就職於雅虎台灣及CISCO。對前端架構、前後端協作有自己的見解，專注於Web產品設計、可用性實施，熱愛標准化。

『貳』 《演算法霸權數學殺傷性武器的威脅》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《演算法霸權》（[美] 凱西·奧尼爾）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：演算法霸權

作者：[美] 凱西·奧尼爾

譯者：馬青玲

豆瓣評分：7.0

出版社：中信出版集團

出版年份：2018-9-1

頁數：320

內容簡介：

數據科學家凱西•奧尼爾認為，我們應該警惕不斷滲透和深入我們生活的數學模型——它們的存在，很有可能威脅到我們的社會結構。

我們生活在一個依賴「演算法」的時代，它對我們生活的影響越來越大，我們去哪裡上學，我是不是應該貸款買車，我們應該花多少錢來買健康保險，這些都不是由人來決定的，而是由大數據模型來決定的。從理論上來說，這一模型應該讓社會更加公平，每一個人的衡量標准都是一樣的，偏見是不存在的。

但是，正如凱西•奧尼爾書里所揭示的那樣，事實並非如此。我們今天所使用的這些數學模型是不透明的、未經調節的、極富爭議的，有的甚至還是錯誤的。最糟糕的是，數學模型和大數據演算法加劇了偏見與不公。例如，一個貧困學生想申請貸款交付學費，但是銀行大數據演算法根據他居住地的郵政編碼判斷將錢帶給他存在風險，因此，拒絕給他提供貸款。他因此失去了受教育的機會，而這個機會可能幫助他擺脫貧困。大數據演算法做的常常只是錦上添花的事兒，有時甚至是落井下石。

通過個案追蹤，凱西•奧尼爾揭示了大數據是如何影響我們將來的，它不僅影響著個人，也影響著整個社會。這些數據評價著我們的老師、學生，篩選著我們的簡歷，審核著我們的貸款資格，衡量著員工的工作態度，監視著投票者，監控著我們的健康。

作者簡介：

凱西•奧尼爾（Cathy O'Neil）

數據科學家，mathbabe.org的博主。博士畢業於哈佛大學，主修數學專業。她曾在巴納德學院任教，之後為私營企業服務，例如避險基金。她還在各類新型公司擔任數據科學家，預測消費者購買與點擊趨勢。每周她都會出現在「財富記賬」的播客上。

『叄』 《終極演算法機器學習和人工智慧如何重塑世界》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《終極演算法》（[美] 佩德羅·多明戈斯）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：終極演算法

作者：[美] 佩德羅·多明戈斯

譯者：黃芳萍

豆瓣評分：7.1

出版社：中信出版集團

出版年份：2017-1-1

頁數：402

內容簡介：

演算法已在多大程度上影響我們的生活？

購物網站用演算法來為你推薦商品，點評網站用演算法來幫你選擇餐館，GPS系統用演算法來幫你選擇最佳路線，公司用演算法來選擇求職者……

當機器最終學會如何學習時，將會發生什麼？

不同於傳統演算法，現在悄然主導我們生活的是「能夠學習的機器」，它們通過學習我們瑣碎的數據，來執行任務；它們甚至在我們還沒提出要求，就能完成我們想做的事。

什麼是終極演算法？

機器學習五大學派，每個學派都有自己的主演算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整合所有這些演算法的優點，就有可能找到一種「終極演算法」，該演算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。

你為什麼必須了解終極演算法？

不論你身處什麼行業、做什麼工作，了解終極演算法都將帶給你嶄新的科學世界觀，預測以後的科技發展，布局未來，佔位未來！

作者簡介：

佩德羅•多明戈斯（Pedro Domingos）

美國華盛頓大學計算機科學教授，加州大學歐文分校信息與計算機科學博士，在機器學習與數據挖掘方面著有200多部專業著作和數百篇論文。

國際機器學習學會聯合創始人，《機器學習》雜志編委會成員，JAIR前副主編。

美國人工智慧協會院士（AAAI Fellow，國際人工智慧界的最高榮譽），榮獲SIGKDD創新大獎（數據科學領域的最高獎項）、斯隆獎（Sloan Fellowship）、美國國家科學基金會成就獎（NSF CAREER Award）、富布賴特獎學金、IBM學院獎以及多個頂級論文獎項。

『肆』 《機器學習實用案例解析》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《機器學習實用案例解析》（（美）DrewConwayJohnMylesWhite）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:機器學習實用案例解析

豆瓣評分:7.6

作者:（美）DrewConwayJohnMylesWhite

出版社:機械工業出版社

副標題:實用案例解析

原作名:Machine Learning for Hackers

譯者:陳開江/劉逸哲/孟曉楠/羅森林 審校

出版年:2013-4-1

頁數:320

內容簡介

這本書為機器學習技術提供了一些非常棒的案例研究。它並不想成為一本關於機器學習的工具書或者理論書籍，它注重的是一個學習的過程，因而對於任何有一些編程背景和定量思維的人來說，它都是不錯的選擇。

——Max Shron OkCupid

機器學習是計算機科學和人工智慧中非常重要的一個研究領域，近年來，機器學習不但在計算機科學的眾多領域中大顯身手，而且成為一些交叉學科的重要支撐技術。本書比較全面系統地介紹了機器學習的方法和技術，不僅詳細闡述了許多經典的學習方法，還討論了一些有生命力的新理論、新方法。

全書案例既有分類問題，也有回歸問題；既包含監督學習，也涵蓋無監督學習。本書討論的案例從分類講到回歸，然後討論了聚類、降維、最優化問題等。這些案例包括分類：垃圾郵件識別，排序：智能收件箱，回歸模型：預測網頁訪問量，正則化：文本回歸，最優化：密碼破解，無監督學習：構建股票市場指數，空間相似度：用投票記錄對美國參議員聚類，推薦系統：給用戶推薦R語言包，社交網路分析：在Twitter上感興趣的人，模型比較：給你的問題找到最佳演算法。各章對原理的敘述力求概念清晰、表達准確，突出理論聯系實際，富有啟發性，易於理解。在探索這些案例的過程中用到的基本工具就是R統計編程語言。R語言非常適合用於機器學習的案例研究，因為它是一種用於數據分析的高水平、功能性腳本語言。

本書主要內容：

·開發一個樸素貝葉斯分類器，僅僅根據郵件的文本信息來判斷這封郵件是否是垃圾郵件；

·使用線性回歸來預測互聯網排名前1000網站的PV；

·利用文本回歸理解圖書中詞與詞之間的關系；

·通過嘗試破譯一個簡單的密碼來學習優化技術；

·利用無監督學習構建股票市場指數，用於衡量整體市場行情的好壞；

·根據美國參議院的投票情況，從統計學的角度對美國參議員聚類；

·通過K近鄰演算法構建向用戶推薦R語言包；

·利用Twitter數據來構建一個「你可能感興趣的人」的推薦系統；

·模型比較：給你的問題找到最佳演算法。

作者簡介

【作者介紹】

Drew Conway 機器學習專家，擁有豐富的數據分析與處理工作經驗。目前主要利用數學、統計學和計算機技術研究國際關系、沖突和恐怖主義等。他曾作為研究員在美國情報和國防部門供職數年。他擁有紐約大學政治系博士學位，曾為多種雜志撰寫文章，是機器學習領域的著名學者。

John Myles White 機器學習專家，擁有豐富的數據分析與處理工作經驗。目前主要從理論和實驗的角度來研究人類如何做出決定，同時還是幾個流行的R語言程序包的主要維護者，包括ProjectTemplate和log4r。他擁有普林斯頓大學哲學系博士學位，曾為多家技術雜志撰稿，發表過許多關於機器學習的論文，並在眾多國際會議上發表演講。

【譯者介紹】

羅森林 博士，教授，博導。現任北京理工大學信息系統及安全對抗實驗中心主任、專業責任教授。國防科技工業局科學技術委員會成員；《中國醫學影像技術雜志》、《中國介入影像與治療學》編委會委員；全國大學生信息安全技術專題邀請賽專家組副組長；中國人工智慧學會智能信息安全專業委員會委員等。主要研究方向為信息安全、數據挖掘、媒體計算、中文信息處理等。負責或參加完成國家自然科學基金、國家科技支撐計劃、863計劃、國家242計劃等省部級以上項目40餘項。已發表學術論文90餘篇，出版著作8部，出版譯著1部，獲授權專利3項。

陳開江新浪微博搜索部研發工程師，曾獨立負責微博內容反垃圾系統、微博精選內容挖掘演算法、自助客服系統（包括自動回復、主動挖掘、輿情監測）等項目，目前主要從事社交挖掘、推薦演算法研究、機器學習、自然語言處理相關工作，研究興趣是社交網路的個性化推薦。

劉逸哲阿里巴巴，CBU基礎平台部搜索與推薦團隊核心技術與query分析方向負責人，機器學習技術領域及圈子負責人。曾任中國雅虎相關性團隊、自然語言處理團隊演算法工程師；AvePoint.inc開發工程師，從事企業級搜索引擎開發。研究興趣是機器學習、自然語言處理及個性化推薦等演算法在大規模數據上的應用。

孟曉楠一淘廣告技術，阿里非搜索廣告演算法負責人，負責用戶行為分析、建模與細分，RTB競價演算法，展示廣告CTR預估與SEM優化。曾工作於網易杭州研究院，參與過分布式全文檢索系統和網易博客產品的數據挖掘演算法開發。研究興趣是計算廣告技術、機器學習、大數據技術、信息檢索等。

『伍』 《機器學習實戰》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《機器學習實戰》（Peter Harrington）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：機器學習實戰

作者：Peter Harrington

譯者：李銳

豆瓣評分：8.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-6

頁數：332

內容簡介：

機器學習是人工智慧研究領域中一個極其重要的研究方向，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。

本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用演算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法，如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic回歸演算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸演算法和分類回歸樹（CART）演算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法：k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。

全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

作者簡介：

Peter Harrington

擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和中國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發表過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學家，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟體顧問。Peter在業余時間還參加編程競賽和建造3D列印機。

『陸』 《機器學習vs復雜系統》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《機器學習vs復雜系統》（許鐵）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：機器學習vs復雜系統

作者：許鐵

豆瓣評分：7.7

出版社：電子工業出版社

出版年份：2018-8

頁數：192頁

內容簡介：

《機器學習vs復雜系統》從跨學科視角來看待人工智慧這個技術性的學科。圍繞用數學模型預測未來這一主題，介紹演算法，主要包括現在流行的機器學習和深度學習演算法，以及演算法要解決問題本身的復雜性。復雜的問題，需要復雜的演算法，而演算法設計背後的老師正是自然界的復雜性本身。

最終，我們上升到自然界解決復雜性最有利的工具，即人類智能本身，讓讀者從神經科學的角度再次理解人工智慧這個大主題，理解神經科學是如何啟發人工智慧的，而人工智慧又如何幫助我們理解人類智能本身。

《機器學習vs復雜系統》既適合具有高中以上數學知識的一般讀者，作為他們了解人工智慧和復雜系統領域的科普讀物；也適合已經在人工智慧領域工作的專業人士，使他們從工程視角之外的更大視角去看待這一領域，獲得新的啟發。

『柒』 《機器學習vs復雜系統》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《機器學習vs復雜系統》許鐵電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：機器學習vs復雜系統
作者名： 許鐵
豆瓣評分：7.7
出版社：電子工業出版社
出版年份：2018-8
頁數：192
內容介紹：
《機器學習vs復雜系統》從跨學科視角來看待人工智慧這個技術性的學科。圍繞用數學模型預測未來這一主題，介紹演算法，主要包括現在流行的機器學習和深度學習演算法，以及演算法要解決問題本身的復雜性。復雜的問題，需要復雜的演算法，而演算法設計背後的老師正是自然界的復雜性本身。

『捌』 《Fintech(全球金融科技權威指南)》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Fintech(全球金融科技權威指南)》（[英]蘇珊娜·奇斯蒂 亞諾什·巴伯斯 主編）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:Fintech(全球金融科技權威指南)

豆瓣評分:6.1

作者：[英]蘇珊娜·奇斯蒂 亞諾什·巴伯斯 主編

出版社:中國人民大學出版社

出品方:閱想時代

出版年:2017-10-1

頁數:358

內容簡介：

全球**本通過眾包形式完成的金融科技類圖書科技正在顛覆與重塑金融行業，FinTech無疑將成為互聯網商業的下一個風口匯集全球86位金融科技前沿實踐者的前沿洞見與實戰經驗之大成全面透視金融技術風暴、深刻解析金融科技行業顛覆、創新與機遇的專業**著作隨著科技的發展和創新，金融業正在發生著翻天覆地的變化。從互聯網金融的「野蠻生長」到如今的金融科技熱潮。顯然，科技正在重塑著傳統金融業。本書將：?用詳盡的數字分析金融科技行業發展的現狀和內涵；?詳細描述金融科技革命中的市場動向；?涵蓋金融科技創新的諸多領域；?闡釋金融科技的多元潛力及其對相關行業的影響；?藉助一手資料展示投資者和創業者如何在不斷變化的環境中成長並獲得成功；?分析金融科技重要的主題，如API經濟、行為生物識別技術、區塊鏈、數字貨幣、金融包容性、移動支付、可預測演算法以及智能投顧等。本書將呈現全球86位金融科技前沿實踐者的真知灼見，幫助我們了解Fintech的本質與內涵——它是以技術驅動的金融創新，它並未改變金融的核心業務，也未改變金融服務的本質，只是改變了技術在金融活動所扮演的角色。這場由金融科技革命所孕育的顛覆和創新將為我們帶來難以想像的、巨大的投資機會。

作者簡介：

【英】蘇珊娜·奇斯蒂（Susanne Chishti）

FINTECH Circle首席執行官，London FINTECH Tours發起人，FINTECH Circle Innovate主席。她曾被評為「金融科技領域100位女性領袖」之一，以及「2015年歐洲數字金融服務最有影響力的50人」之一。

【英】亞諾什·巴伯斯（Janos Barberis）

金融科技領域的「千禧一代」，他被評為「全球金融科技35位頂尖領導者」之一。他創辦了金融科技意見領袖平台FinTech HK以及金融科技加速器SuperCharger，該加速器致力於將中國香港打造成亞洲金融科技門戶。他還是世界經濟論壇金融科技理事會顧問委員會成員以及香港大學法學院的博士生。

『玖』 《品牌洗腦世界著名品牌只做不說的營銷秘密》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《品牌洗腦》（[美] 馬丁·林斯特龍）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：品牌洗腦

作者：[美] 馬丁·林斯特龍

譯者：趙萌萌

豆瓣評分：7.8

出版社：中信出版社

出版年份：2013-1

頁數：251

內容簡介：

全球知名的品牌營銷大師馬丁·林斯特龍有一天突然對品牌感到厭倦，他決定以一個普通消費者的身份對品牌進行為期一年的「戒毒」——不購買新的品牌商品。但是，在堅持了6個月之後，他失敗了。懊悔之餘，他決定來一個大揭秘，全面批露世界著名品牌只做不說的營銷秘密。

馬丁拉上窗簾，向我們 揭示了廣告商和品牌是如何讓我們覺得「如果不買新的產品，我就好像缺了點什麼、愚蠢或跟不上時代了」；展示了營銷者們為了讓我們掏錢而使用的最卑劣的策略和詭計，包括從眾心理、激起並不存在的幼年回憶、性暗示、健康謊言等等。馬丁把我們帶到世界各地，分享他和廣告界、營銷界高管以及業內人士對話，並且進行了幽默的諷刺和調侃。

馬丁驚人地揭露了營銷者、廣告商、零售商如何利用數據挖掘，藉助復雜的新工具和科技，追蹤和分析我們留下的種種「電子足跡」：包括在商店刷會員卡、用信用卡購物或在網上查看商品，通過復雜的演算法預測出我們的個性和我們可能會購買的東西，然後為我們提供適合於個人獨特心理特點的商品，對於「我們應該買什麼」產生看不見又實質性的影響。

最後，馬丁發現，我們在被「洗腦」的同時也在給別人「洗腦」，並且提出了他的終極營銷秘訣。

作者簡介：

馬丁·林斯特龍(Martin Lindstrom)，全球首席品牌營銷大師，在全球擁有百萬「忠實聽眾」，林斯特龍公司(Lindstrom Company)CEO；擔任世界多家頂級公司的顧問，包括麥當勞、寶潔、雀巢、美國運通、微軟、迪斯尼等；還是《金融時報》、《今日美國》、《財富》、《華盛頓郵報》、《哈佛商業評論》等知名媒體的特約專欄作家。