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• 200 1_ |a 算法分析进阶 |A suan fa fen xi jin jie |e 超越最坏情况分析 |f (美) 蒂姆·拉夫加登编著 |d = Beyond the worst-case analysis of algorithms |f Tim Roughgarden |g 蔡国扬译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a XVII, 529页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 计算机科学丛书 |A ji suan ji ke xue cong shu

• 306 __ |a 由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书源于斯坦福大学的研究生课程, 由40位学者联袂撰写, 旨在推广最坏情况分析的替代方法, 以及这些方法的应用, 包括聚类、线性规划和神经网络训练等。书中涵盖算法分析领域的各个方面, 强调重要的模型和研究成果。本书首先讨论对最坏情况分析的改进, 然后介绍确定性数据模型、半随机模型、平滑分析, 最后介绍这些理论在机器学习、统计学等领域的应用, 大部分章节以开放式的研究方向以及适合课堂教学的练习题作为结束。

• 410 _0 |1 2001 |a 计算机科学丛书

• 500 10 |a Beyond the worst-case analysis of algorithms |A Beyond The Worst-case Analysis Of Algorithms |m Chinese

• 517 1_ |a 超越最坏情况分析 |A chao yue zui huai qing kuang fen xi

• 606 0_ |a 算法分析 |A suan fa fen xi

• 690 __ |a TP301.6 |v 5

• 701 _1 |a 拉夫加登 |A la fu jia deng |g (Roughgarden, Tim) |4 编著

• 702 _0 |a 蔡国扬 |A cai guo yang |4 译

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20250815

• 905 __ |a WFKJXY |d TP301.6/162