算法与理论是计算机科学的核心领域之一。随着大数据时代的来临,传统的算法理论已经不能很好地解决人工智能、 物联网、工业制造等领域所遇到的实际问题。本门课程主要介绍基于大数据的新型算法技术,如随机采样、数据降维、数据压缩、分布式计算、 流数据计算、聚类、分类、随机优化等,以及相关的理论和数学技巧,如概率计算方法、vc维、通信复杂度、机器学习、深度学习理论等。作为一门理论方向课程,帮助学生掌握解决大数据问题所需的理论和算法工具,为相关领域的工程实践打好基础。
课程简介ppt (pdf) 主成分分析 (pdf) JL-变换 (pdf) LSH(局部敏感哈希) (pdf) Product Quantization (pdf) VC-dimension (pdf) 聚类 (pdf) 分类 (pdf) Gilbert Algorithm (pdf) MaxCut (pdf)