Bewertung:
Das Buch ist eine umfassende Einführung in Algorithmen, die in Python implementiert sind, und deckt ein breites Spektrum an Themen ab, von grundlegenden Algorithmen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens. Es wird zwar für seine gute Lesbarkeit und die übersichtliche Struktur gelobt, aber einige Rezensionen erwähnen, dass es unter schlechtem Lektorat und erheblichen Tippfehlern leidet, die den Leser in die Irre führen können. Es richtet sich an Anfänger und Autodidakten, kann aber in bestimmten Bereichen an Tiefe verlieren.
Vorteile:** Umfassende Abdeckung von Algorithmen in Python. ** Gut lesbar und leicht verständlich, daher auch für Anfänger geeignet. ** Enthält praktische Beispiele und Anwendungen, wie z. B. maschinelles Lernen und Datenstrukturen. ** Gut organisierte Struktur, die mit grundlegenden Konzepten beginnt und zu fortgeschrittenen Themen übergeht. ** Visuelle Hilfen wie Diagramme und Tabellen verbessern das Verständnis.
Nachteile:** Viele Rezensenten weisen auf erhebliche Tippfehler hin, die Bedeutungen verändern und zu Missverständnissen führen können. ** Einige Inhalte sind zu stark vereinfacht und lassen Tiefe vermissen, wodurch komplexe Themen beschönigt werden. ** Es gibt Berichte über fehlerhafte Code-Beispiele, die nicht richtig funktionieren. ** Einige Leser finden, dass es dem Buch an zusammenhängenden Übergängen zwischen den Themen mangelt und dass es inhaltlich oberflächlich sein kann. ** Einige Kritiken erwähnen, dass es eher ein Nachschlagewerk als ein umfassender Leitfaden ist, nicht optimal für diejenigen, die ein tiefgehendes Verständnis suchen.
(basierend auf 33 Leserbewertungen)
40 Algorithms Every Programmer Should Know: Hone your problem-solving skills by learning different algorithms and their implementation in Python
Lernen Sie Algorithmen zur Lösung klassischer Informatik-Probleme mit diesem prägnanten Leitfaden, der alles von grundlegenden Algorithmen wie Sortieren und Suchen bis hin zu modernen Algorithmen für maschinelles Lernen und Kryptografie abdeckt
Hauptmerkmale
⬤ Lernen Sie die Techniken, die Sie kennen müssen, um Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme zu entwerfen.
⬤ Machen Sie sich mit neuronalen Netzen und Deep-Learning-Techniken vertraut.
⬤ Erforschen Sie verschiedene Arten von Algorithmen und wählen Sie die richtigen Datenstrukturen für deren optimale Implementierung.
Buchbeschreibung
Algorithmen haben schon immer eine wichtige Rolle sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis der Datenverarbeitung gespielt. Über die traditionelle Datenverarbeitung hinaus ist die Fähigkeit, Algorithmen zur Lösung realer Probleme einzusetzen, eine wichtige Fähigkeit, die jeder Entwickler oder Programmierer besitzen muss. Dieses Buch hilft Ihnen nicht nur, die Fähigkeiten zu entwickeln, einen Algorithmus auszuwählen und zu verwenden, um reale Probleme zu lösen, sondern auch zu verstehen, wie er funktioniert.
Sie beginnen mit einer Einführung in Algorithmen und lernen verschiedene Algorithmenentwurfstechniken kennen, bevor Sie anhand von praktischen Beispielen erkunden, wie Sie verschiedene Arten von Algorithmen wie Suchen und Sortieren implementieren. Im weiteren Verlauf des Kurses lernen Sie komplexere Algorithmen wie lineare Programmierung, Seitenranking und Graphen kennen und arbeiten sogar mit Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Mathematik und Logik dahinter zu verstehen. Anhand von Fallstudien wie Wettervorhersagen, Tweet-Clustering und Filmempfehlungsmaschinen erfahren Sie, wie Sie diese Algorithmen optimal einsetzen können. Schließlich werden Sie mit Techniken vertraut gemacht, die eine parallele Verarbeitung ermöglichen, so dass Sie diese Algorithmen für rechenintensive Aufgaben einsetzen können.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, reale Rechenprobleme mit Hilfe einer breiten Palette von Algorithmen zu lösen.
Was Sie lernen werden
⬤ Erforschen Sie bestehende Datenstrukturen und Algorithmen, die in Python-Bibliotheken zu finden sind.
⬤ Implementierung von Graphenalgorithmen zur Betrugserkennung mit Hilfe von Netzwerkanalysen.
⬤ Arbeiten Sie mit Algorithmen des maschinellen Lernens, um ähnliche Tweets zu clustern und Twitter-Daten in Echtzeit zu verarbeiten.
⬤ Vorhersage des Wetters mit überwachten Lernalgorithmen.
⬤ Neuronale Netze zur Objekterkennung verwenden.
⬤ Eine Empfehlungsmaschine erstellen, die Abonnenten relevante Filme vorschlägt.
⬤ Implementieren Sie narrensichere Sicherheit mit symmetrischer und asymmetrischer Verschlüsselung auf der Google Cloud Platform (GCP)
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch ist für ernsthafte Programmierer gedacht. Egal, ob Sie ein erfahrener Programmierer sind, der ein tieferes Verständnis der Mathematik hinter den Algorithmen erlangen möchte, oder ob Sie nur über begrenzte Programmier- oder Datenwissenschaftskenntnisse verfügen und mehr darüber erfahren möchten, wie Sie diese kampferprobten Algorithmen nutzen können, um die Art und Weise, wie Sie Ihren Code entwerfen und schreiben, zu verbessern - Sie werden dieses Buch nützlich finden. Erfahrung mit der Python-Programmierung ist ein Muss, obwohl Kenntnisse der Datenwissenschaft hilfreich, aber nicht notwendig sind.
| ISBN: | 9781789801217 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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