在大數據的時代下，
只有演算法能洞悉數據的潛在邏輯，
讓數據釋放出最大的商業價值！
在大數據時代的海量資訊下，本書以由淺入深的方式，介紹了基礎演算法和機器學習演算法的相關理論與應用，闡述各種演算法的使用場景及複雜度，讓讀者能透過書中詳盡的講解與大量的實例，快速、極具效率地熟悉並靈活運用這些演算法至各領域。
其中，不但囊括了網路行業中經常使用的排序、尋找、資源分配、路徑分析、相似度分析等演算法，也介紹了諸多與機器學習相關的演算法，包括數據分類、集群、預測與估算、決策、關聯規則分析等。這些演算法皆可在諸多領域，例如：自然語言處理研究、數據分析與挖掘、商業智慧、廣告與商品推薦等，發揮極大的應用價值。
本書特色
詳盡的講解：帶您瞭解各演算法的演算邏輯，以掌握各演算法的設計精髓
涵蓋層面廣：囊括常用的53種演算法，可對各類問題採取合適的解決方式
應用範圍多：可應用於數據挖掘、商業智慧、廣告與商品推薦等不同領域
作者簡介：
劉凡平
碩士，畢業於中國科學技術大學軟體系統設計系。
曾任職微軟亞太研發集團，從事互聯網廣告與分散式即時計算相關研發工作。後任職百度（中國）有限公司，並擔任高級研發工程師。擅長於搜尋引擎、大數據分析、分散式運算等相關研發工作，曾出版《大數據搜尋引擎原理分析及編程實現》，是Iveely開源搜尋引擎的主要貢獻者之一，也是執著於將互聯網技術演繹為藝術的完美追求者。
目錄
第1章 演算法基礎
第2章 數據搜尋與資源分配演算法
第3章 路徑分析演算法
第4章 相似度分析演算法
第5章 數據分類演算法
第6章 數據集群演算法
第7章 數據預測與估算演算法
第8章 數據決策分析演算法
第9章 數據關聯規則分析演算法
第10章 數據推薦演算法
第1章 演算法基礎
第2章 數據搜尋與資源分配演算法
第3章 路徑分析演算法
第4章 相似度分析演算法
第5章 數據分類演算法
第6章 數據集群演算法
第7章 數據預測與估算演算法
第8章 數據決策分析演算法
第9章 數據關聯規則分析演算法
第10章 數據推薦演算法
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