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《编程之法：面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。 此外，《编程之法：面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题，且在附录中收录了语言、链表、概率等其他题型。书中的每一道题都是面试的高频题目，反复出现在近5年各大公司的笔试和面试中，对面试备考有着极强的参考价值。
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《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。后第17章研究了多源数据学习问题。 《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。
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