康奈尔大学 479页《数据科学基础》(附下载)

【导读】本期分享为大家带来了来自康奈尔大学计算机科学系John E. Hopcroft主编的的《数据科学基础》，希望大家喜欢。

介绍：

计算机科学作为一门学科始于20世纪60年代。重点是编程语言，编译器，操作系统以及支持这些领域的数学理论。计算机科学理论课程包括有限自动机，正则表达式，上下文无关语言和可计算性。在二十世纪七十年代，算法研究被添加为理论的重要组成部分。今天，一个根本性的变化正在发生，人们的注意力更多地集中在丰富的应用程序上。这种变化有很多原因。计算和通信的结合发挥了重要作用。在自然科学、商业和其他领域中增强观察、收集和存储数据的能力，要求我们改变对数据的理解，以及如何在现代环境中处理数据。网络和社交网络的出现，作为日常生活的核心方面为理论提供了机遇和挑战。

尽管计算机科学的传统领域仍然非常重要，但未来的研究人员将越来越多地参与到使用计算机来帮助理解和从海量数据中提取有用信息的工作中，而不仅仅是使计算机在特定的定义明确的问题上有用。考虑到这一点，我们写了这本书，以涵盖我们期望在未来40年内有用的理论，就像在过去40年里，对自动机理论、算法和相关主题的理解给学生带来了优势一样。其中一个主要变化是对概率，统计和数值方法的重视程度的提高。

这本书主要涉及到了高维空间、SVD分解、随机游走和马尔科夫链、机器学习、大数据问题、聚类、随机图、主题模型、非负矩阵分解、隐马尔科夫模型和图模型等等当前比较热的方向，是从事数据科学研究和工作不可多得的基础书籍。

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