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数据科学基础

数据科学基础

  • 字数: 672千字
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 上海交通大学出版社
  • 作者: (美)阿夫里姆·布鲁姆(Avrim Blum),(美)约翰·霍普克罗夫特(John Hopcroft),(印)拉文德兰·坎南(Eavomdran Kannan) 著
  • 出版日期: 2017-09-01
  • 商品条码: 9787313182449
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 427
  • 出版年份: 2017
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精选
内容简介
主要内容包括高维空间、随机图、奇异值分解、随机行走和马尔可夫链、学习算法和VC维、大规模数据问题的算法、聚类、图形模型和置信传播等,书后有附录及索引。本书可作为计算机及相关专业高年级本科生或研究生的教材,也可供相关专业技术人员参考。
作者简介
阿夫里姆·布鲁姆,丰田工业大学芝加哥分校教授兼首席学术官,1996年担任COLT’96程序委员会,2000年担任FOCS’OO程序委员会。2007年成为美国计算机协会研究员,2011年获得计算机科学院赫伯特·西蒙教学奖。
约翰·霍普克罗夫特,曾获得1986年图灵奖、2005年电气与电子工程师协会哈里古德纪念奖、2007年计算研究协会杰出服务奖、2009年计算机协会Karl V.Karlstrom杰出教育家奖、2010年电气与电子工程师协会约翰·冯·诺依曼奖章,以及2016年中国友谊奖章,这是中国对外国人的优选认可。此外,中国科学院还将他任命为爱因斯坦讲席教授。
拉文德兰·坎南,印度班加罗尔微软研究院首席研究员,曾任耶鲁大学计算机科学系教授兼应用数学系教授、卡内基梅隆大学教授。1991年获得由美国数学学会和数学规划学会联合授予的离散数学福克森奖,2011年获得计算机协会高德纳奖,2015年当选美国艺术与科学院院士。
目录
《数据科学基础:英文》目录参见目录图。

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