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在编写代码时，每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中，作者对一些关键的算法进行了详实的描述，可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件开发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法，以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔接紧密，环环相扣，用醒目的图表有条不紊地展示了一些核心概念，并对书中介绍的每种算法的性能进行了分析。在每一章的最后，读者需要应用在该章所学习的知识，解决一个新颖的具有挑战性的问题，就像在参加技术面试。 在本书中，读者将会： 学习计算机科学和软件工程中非常重要且基本的算法； 学习高效解决问题的常用策略，包括分治法、动态规划等； 使用大O表示法对代码进行分析，评估它的时间复杂度； 在算法中使用现有的Python程序库和数据结
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Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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21世纪以来，Python已经发展成为世界上受欢迎的编程语言之一，使用非常广泛。由于其各方面的优点，Python正在被世界上越来越多的大学用作**门程序设计课程的语言，更多学校把它作为后续或者选修课程的内容。国内也开始出现这种情况。作者从几年前开始基于Python语言讲授数据结构课程，本书基于作者的教学经验和体会编写而成。 本书结合抽象数据类型的思想，基于Python面向对象机制，阐述了各种基本数据结构的想法、性质、问题和实现，讨论一些相关算法的设计、实现和特性。书中还结合研究了一些数据结构的应用案例。 本书加强了一些目前程序设计实践领域特别关注的内容，包括程序和数据结构设计中的安全性问题、正则表达式的概念和使用等。书中提供了大量编程练习题，特别关注数据结构的设计和实现技术，以及实际应用中各方面的问题
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