宫崎修一（作者） 1998年毕业于日本九州大学研究生院系统信息学研究科，获工学博士学位。现任日本京都大学学术信息媒体中心副教授，主要研究算法和计算复杂性理论。著作有《我的第一本算法书》（合著）。 卢晓南（译者） 本科就读于西安交通大学少年班、数学系。名古屋大学博士（信息科学）。现于山梨大学计算机系任助理教授。主要研究方向包括组合数学（离散数学）及其在信息科学、计算机科学、统计学中的应用。译著有《程序员的数学3：线性代数》。

本書は、近似アルゴリズム理論の最新の成果を、系統的に直観的にわかりやすくまとめた解説書。複雑で手強そうに見えるアルゴリズムも、そのアイディアを深く解釈して、単純明快に記述し、同時に新しい洞察も加えている。さらに豊富な例題や図解も盛り込み、読者の理解が深まるよう入念な工夫も施されている。

GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は,人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく,自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ,いま世間の強い関心を集めている。その一方,日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく,代表的な教科書であるSutton and Barto (1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。 本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり,2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように,入門書として広く読まれている良書である。本書の内容は動的計画法などの基本的かつ重要なアルゴリズムに始まり,比較的新しい手法も体系的に網羅しつつもコンパクトに自己完結している。原著の出版から7年あ...(展开全部)

石田保辉 自由职业工程师，现居日本东京。2011年毕业于日本京都大学研究生院。辗转于几个创新型企业后独立，成为自由职业者。2016年，个人制作的面向工程师的学习型App“算法动画图解”上架，不到1年时间全球下载量即达到50万次，并入选了“App Store日本区2016年度最佳应用”榜单。 宫崎修一 日本京都大学学术信息媒体中心副教授。1998年从日本九州大学博士生院工学专业毕业后，开始担任日本京都大学研究生院信息学研究科助手，2002年起担任现职。主要研究算法和计算复杂性理论。近期的重点研究对象为相似算法和在线算法。主要著作有《图论入门：基本知识和算法》（日本森北出版社，2015年）。

高度な理論が必要な確率的検査証明の概念からパソコンのイーサネットカードの実設計まで、ランダム性と確率的手法は現代の計算機科学において主要な役割を果たしている。特にここ20年、確率論を計算機科学に導入する事例が急増している。そして計算機科学を広範かつより複雑な応用に適用できるように、より高度でより洗練された確率的技法が開発されてきている。 そのような状況において、ネットワークアルゴリズム理論分野の第一級の研究者であるMichael Mitzenmacher とEli Upfal によって"Probability and Computing"が書き上げられた。本書はその邦訳版である。本書は、計算機科学に関連するランダム性の基本的手法である乱択アルゴリズムやアルゴリズムの確率的解析について詳しく解説している。

【本書のポイント】 ・基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストで解説 ・誌面がフルカラーなので、図の「動き」がわかりやすい ・各アルゴリズムの考え方や計算効率、問題点もフォロー ・全世界250万人が学んだ大人気アプリを書籍化 【内容紹介】 アルゴリズムはどんな言語でプログラムを書くにしても不可欠ですが、現場で教わることはめったになく、かといって自分で学ぶには難しいものです。 本書は、アルゴリズムを独学する人のために作りました。はじめて学ぶときにはイメージしやすく、復習するときには思い出しやすくなるよう、基本的な33のアルゴリズム+7つのデータ構造をすべてイラストにしています。ソートやグラフなどの「動き」を図で追うことで、考え方や仕組みを理解する手助けをします。 よいプログラムを書くために知っておかなきゃいけないアルゴリズムの世界を...(展开全部)

约翰·麦考密克，JohnMacCormick，计算机科学的领头人和导师。 获得牛津大学博士学位，曾经在惠普和微软从事研究工作。现在在迪金森学院担任计算机学科的教授。并且是多项专利的所有者。

械学習の精度をはるかに高める! アンサンブル学習法は，深層学習に続く次のトレンドとして注目され，ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し，それらを組み合わせて利用するという，最先端の機械学習法である．単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており，実際に多くの場面で成功を収めている． 本書は，機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である．１章アンサンブル法の背景となる知識をあつかう．2章から5章は，アンサンブル法の核となる知識を扱い，5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する．6章からは，高度なアンサンブル法について述べる．人工知能，機械学習にたずさわる，研究者，技術者，学生には，必読必携の書である．

械学習の精度をはるかに高める! アンサンブル学習法は，深層学習に続く次のトレンドとして注目され，ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し，それらを組み合わせて利用するという，最先端の機械学習法である．単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており，実際に多くの場面で成功を収めている． 本書は，機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である．１章アンサンブル法の背景となる知識をあつかう．2章から5章は，アンサンブル法の核となる知識を扱い，5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する．6章からは，高度なアンサンブル法について述べる．人工知能，機械学習にたずさわる，研究者，技術者，学生には，必読必携の書である．

型システムを理解するうえでの定番書を翻訳! 型システムとは、プログラミング言語の安全性や効率を高めるうえで重要な理論・手法です。本書は、その型システムについて基礎的な話題を網羅し、実装例を交えて丁寧に解説したThe MIT Press発行の解説書“Types And Programming Languages"を翻訳したものです。言語設計者や学生だけでなく、静的型付言語を深く理解して活用したいプログラマーにとっても貴重な情報となっています。