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算法精粹——经典计算机科学问题的Python实现 - [美]大卫·科帕克（David Kopec）,戴旭
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第6章 k均值聚类

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2024-04-30 10:04:03
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  • 版权信息
  • 内容提要
  • 引言
    • 选择Python的理由
    • 什么是经典计算机科学问题
    • 本书中的问题种类
    • 本书的目标读者
    • Python版本、源代码库和类型提示
    • 没有图形界面和UI代码，只用标准库
    • 系列书之一
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    • 关于异步社区和异步图书
  • 第1章 几个小问题
    • 1.1 斐波那契序列
    • 1.2 简单的压缩算法
    • 1.3 牢不可破的加密方案
    • 1.4 计算π
    • 1.5 汉诺塔
    • 1.6 现实世界的应用
    • 1.7 习题
  • 第2章 搜索问题
    • 2.1 DNA搜索
    • 2.2 求解迷宫问题
    • 2.3 传教士和食人族
    • 2.4 现实世界的应用
    • 2.5 习题
  • 第3章 约束满足问题
    • 3.1 构建约束满足问题的解决框架
    • 3.2 澳大利亚地图着色问题
    • 3.3 八皇后问题
    • 3.4 单词搜索
    • 3.5 字谜（SEND+MORE=MONEY）
    • 3.6 电路板布局
    • 3.7 现实世界的应用
    • 3.8 习题
  • 第4章 图问题
    • 4.1 地图就是图
    • 4.2 搭建图的框架
    • 4.3 查找最短路径
    • 4.4 最小化网络构建成本
    • 4.5 在加权图中查找最短路径
    • 4.6 现实世界的应用
    • 4.7 习题
  • 第5章 遗传算法
    • 5.1 生物学背景知识
    • 5.2 通用的遗传算法
    • 5.3 简单测试
    • 5.4 重新考虑SEND+MORE=MONEY问题
    • 5.5 优化列表压缩算法
    • 5.6 遗传算法面临的挑战
    • 5.7 现实世界的应用
    • 5.8 习题
  • 第6章 k均值聚类
    • 6.1 预备知识
    • 6.2 k均值聚类算法
    • 6.3 按年龄和经度对州长进行聚类
    • 6.4 按长度聚类迈克尔·杰克逊的专辑
    • 6.5 k均值聚类算法问题及其扩展
    • 6.6 现实世界的应用
    • 6.7 习题
  • 第7章 十分简单的神经网络
    • 7.1 生物学基础
    • 7.2 人工神经网络
    • 7.3 预备知识
    • 7.4 构建神经网络
    • 7.5 分类问题
    • 7.6 为神经网络提速
    • 7.7 神经网络问题及其扩展
    • 7.8 现实世界的应用
    • 7.9 习题
  • 第8章 对抗搜索
    • 8.1 棋盘游戏的基础组件
    • 8.2 井字棋
    • 8.3 四子棋
    • 8.4 超越α -β剪枝效果的极小化极大算法改进方案
    • 8.5 现实世界的应用
    • 8.6 习题
  • 第9章 其他问题
    • 9.1 背包问题
    • 9.2 旅行商问题
    • 9.3 电话号码助记符
    • 9.4 现实世界的应用
    • 9.5 习题
  • 附录A 术语表
  • 附录B 其他资料
    • B.1 Python
    • B.2 算法和数据结构
    • B.3 人工智能
    • B.4 函数式编程
    • B.5 实用的机器学习开源项目
  • 附录C 类型提示简介
    • C.1 什么是类型提示
    • C.2 类型提示的格式
    • C.3 为什么类型提示很有用
    • C.4 类型提示的缺点是什么
    • C.5 更多内容
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