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。

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）。

【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)

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》。

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)

ポップカルチャーと社会に鋭い光をあて、ヨーロッパで熱狂的な注目を浴びたイギリスの批評家、マーク・フィッシャーの主著、待望の邦訳刊行。 2017年に急逝した彼の、「ぼくらの」、言葉とため息、叫びを、未来へ届けるために。

ポップカルチャーと社会に鋭い光をあて、ヨーロッパで熱狂的な注目を浴びたイギリスの批評家、マーク・フィッシャーの主著、待望の邦訳刊行。 2017年に急逝した彼の、「ぼくらの」、言葉とため息、叫びを、未来へ届けるために。

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。

組合せ最適化は，組合せ理論，オペレーションズリサーチ，および理論情報科学にルーツを持つ比較的新しい離散数学の研究分野である． 現実の多くの問題が組合せ最適化の問題として抽象化され定式化できることから，現在では最も活発な研究分野の1つとなり，離散数学の研究の駆動力になっていると言えるだろう． 本書は高度な内容の教科書としても研究用の参考書としても有用であることを目標とし，組合せ最適化における最も重要な概念，理論的成果，およびアルゴリズムを解説している． 各章末には多数の演習問題を与え，その章で取り上げた話題に対するさらなる成果と応用なども含んでいる． 組合せ最適化のすべてを完璧に取り上げた本など書けるはずもなく，成長し発展するこの分野を包括的に解説することはますます困難になってきているが，改訂を重ねた本書は研究用としても教育用としても，ますます利用しや...(展开全部)

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．