本书讲述了面向计算机科学与工程的数学理论知识,强调数学定义、证明及其应用方法。全书共五篇,其中第一篇由证明到数据类型,讲述了数学分析的基本概念和知识;第二篇介绍数论、网络和图论;第三篇介绍计算理论;第四篇讨论概率论,第五篇介绍递归。
本书由为谷歌和麻省理工学院联袂出品,并经过多个版本的修订和完善,极具权威性。对人工智能、机器学习、数据分析与建模等相关领域具有较强的理论指导意义,同时也可作为电子工程与计算机科学专业课程的教科书。
唐李洋
女,博士,毕业于合肥工业大学管理科学与工程系。现就职于中国电子科技集团公司第三十八研究所,曾游学美国,数据挖掘与大数据分析研究经验颇丰,在相关领域重要国际期刊及会议发表论文数篇。译有《高可用MySQL》(第1版和第2版)、《R高性能编程》、《大数据猩球:海量数据处理实践指南》、《流式架构:Kafka与MapR Streams数据流处理》等图书。
刘杰
男,博士,南开大学教授、博士生导师。研究领域包括机器学习与数据挖掘方面的理论方法研究,以及面向信息抽取、网络挖掘、对话生成等问题的应用研究。在机器学习、数据挖掘领域重要国际期刊及会议发表论文多篇。担任中国计算机学会中文信息技术专家委员会、中国计算机学会大数据专家委员会、人工智能学会机器学习专家委员会等多个专家委员会委员及通讯委员。相关成果获得天津市科技进步二等奖两项。
谭昶
男,博士,毕业于中国科学技术大学计算机应用与技术系。现任科大讯飞股份有限公司大数据研究院执行院长兼智慧城市事业群副总裁,中国计算机学会公共政策委员会执行委员及大数据专家委员会委员。负责科大讯飞公司智慧城市、计算广告和个性化推荐等方向的大数据核心技术研发及应用推广工作,在大数据技术、个性化推荐方面有着多年的研究和实践经验。
金博
男,博士,大连理工大学教授。致力于数据挖掘、大数据分析、创新管理、商务智能等领域的科学研究。主持和参与多项国家级和省部级课题,在相关领域重要国际期刊及会议上发表论文60余篇,并担任数据挖掘领域三大顶级会议KDD、ICDM、SDM的程序委员会委员,是ACM、IEEE和CCF高级会员。
马海平
女,博士,毕业于中国科学技术大学计算机科学与技术系。现就职于科大讯飞股份有限公司,担任大数据研究院研究主管,从事数据挖掘与人工智能算法以及计算广告和个性化教育等领域的研究工作。在国际知名期刊和学术会议发表论文7篇,合著出版著作《Spark机器学习进阶实战》《Spark核心技术与高级应用》。
朱琛
男,硕士,毕业于中国科学技术大学,百度资深数据挖掘工程师。现就职于百度人才智库(Talent Intelligence Center),从事人力资源智能化研究,致力于用AI为HR赋能。研究方向包括文本数据挖掘、社交网络分析、图数据挖掘。在国际顶尖会议与期刊杂志发表论文十余篇,申请专利十余项,曾担任数个国际顶级会议(KDD、SDM等)程序委员会委员。
同问该书的参**,如有请第一时间告知,谢谢。
有练习题的答案吗