內容簡介
本書介紹了常用的數據科學與工程算法。內容涉及數據分析處理全流程的算法及其數學基礎,從概率統計、線性 代數和組合優化角度介紹了經典的數據科學與工程算法,主要包括:抽樣算法;尾概率不等式及其應用;典型的哈希 技術,如布隆過濾器和局部敏感哈希;數據流模型,以及典型 Misra-Gries 算法、Count-Sketch 算法;隨機遊走及其應 用;EM 算法;特征值計算,以及奇異值分解和主成分分析;矩陣分解;整數規劃;子模及其應用;模塊度及社區發現 等。有大量翔實的應用實例可供參考,有相當數量的習題可供練習。本書可作為統計學、計算機科學、軟件工程或數據科學與大數據技術專業本科生、研究生數據科學算法課程教材或參考書,也可作為科技人員使用數據科學算法的參考。