- •Об авторе
- •Предисловие
- •Для кого эта книга
- •О чем эта книга
- •Что вам потребуется при чтении этой книги
- •Условные обозначения
- •От издательства
- •Глава 1. Обзор алгоритмов
- •Что такое алгоритм
- •Этапы алгоритма
- •Определение логики алгоритма
- •Псевдокод
- •Использование сниппетов
- •Создание плана выполнения
- •Введение в библиотеки Python
- •Библиотеки Python
- •Реализация Python с помощью Jupyter Notebook
- •Методы разработки алгоритмов
- •Параметры данных
- •Параметры вычислений
- •Анализ производительности
- •Анализ пространственной сложности
- •Анализ временной сложности
- •Оценка эффективности
- •Выбор алгоритма
- •«О-большое»
- •Проверка алгоритма
- •Точные, приближенные и рандомизированные алгоритмы
- •Объяснимость алгоритма
- •Резюме
- •Глава 2. Структуры данных, используемые в алгоритмах
- •Структуры данных в Python
- •Список
- •Кортеж
- •Словарь
- •Множество
- •DataFrame
- •Матрица
- •Абстрактные типы данных
- •Вектор
- •Стек
- •Очередь
- •Базовый принцип использования стеков и очередей
- •Дерево
- •Резюме
- •Глава 3. Алгоритмы сортировки и поиска
- •Алгоритмы сортировки
- •Обмен значений переменных в Python
- •Сортировка пузырьком
- •Сортировка вставками
- •Сортировка слиянием
- •Сортировка Шелла
- •Сортировка выбором
- •Алгоритмы поиска
- •Линейный поиск
- •Бинарный поиск
- •Интерполяционный поиск
- •Практическое применение
- •Резюме
- •Глава 4. Разработка алгоритмов
- •Знакомство с основными концепциями разработки алгоритма
- •Вопрос 1. Даст ли разработанный алгоритм ожидаемый результат?
- •Вопрос 2. Является ли данный алгоритм оптимальным способом получения результата?
- •Вопрос 3. Как алгоритм будет работать с большими наборами данных?
- •Понимание алгоритмических стратегий
- •Стратегия «разделяй и властвуй»
- •Стратегия динамического программирования
- •Жадные алгоритмы
- •Практическое применение — решение задачи коммивояжера
- •Использование стратегии полного перебора
- •Использование жадного алгоритма
- •Алгоритм PageRank
- •Постановка задачи
- •Реализация алгоритма PageRank
- •Знакомство с линейным программированием
- •Практическое применение — планирование производства с помощью линейного программирования
- •Резюме
- •Глава 5. Графовые алгоритмы
- •Представление графов
- •Типы графов
- •Особые типы ребер
- •Эгоцентрические сети
- •Анализ социальных сетей
- •Введение в теорию сетевого анализа
- •Кратчайший путь
- •Создание окрестностей
- •Показатели центральности
- •Вычисление показателей центральности с помощью Python
- •Понятие обхода графа
- •BFS — поиск в ширину
- •DFS — поиск в глубину
- •Практический пример — выявление мошенничества
- •Простой анализ мошенничества
- •Анализ мошенничества методом сторожевой башни
- •Резюме
- •Глава 6. Алгоритмы машинного обучения без учителя
- •Обучение без учителя
- •Обучение без учителя в жизненном цикле майнинга данных
- •Современные тенденции исследований в области обучения без учителя
- •Практические примеры
- •Алгоритмы кластеризации
- •Количественная оценка сходства
- •Иерархическая кластеризация
- •Оценка кластеров
- •Применение кластеризации
- •Снижение размерности
- •Метод главных компонент (PCA)
- •Ограничения PCA
- •Поиск ассоциативных правил
- •Примеры использования
- •Анализ рыночной корзины
- •Ассоциативные правила
- •Оценка качества правила
- •Алгоритмы анализа ассоциаций
- •Практический пример — объединение похожих твитов в кластеры
- •Тематическое моделирование
- •Кластеризация
- •Алгоритмы обнаружения выбросов (аномалий)
- •Использование кластеризации
- •Обнаружение аномалий на основе плотности
- •Метод опорных векторов
- •Резюме
- •Глава 7. Традиционные алгоритмы обучения с учителем
- •Машинное обучение с учителем
- •Терминология машинного обучения с учителем
- •Благоприятные условия
- •Различие между классификаторами и регрессорами
- •Алгоритмы классификации
- •Задача классификации
- •Оценка классификаторов
- •Этапы классификации
- •Алгоритм дерева решений
- •Ансамблевые методы
- •Логистическая регрессия
- •Метод опорных векторов (SVM)
- •Наивный байесовский алгоритм
- •Алгоритмы регрессии
- •Задача регрессии
- •Линейная регрессия
- •Алгоритм дерева регрессии
- •Алгоритм градиентного бустинга для регрессии
- •Среди алгоритмов регрессии победителем становится...
- •Практический пример — как предсказать погоду
- •Резюме
- •Глава 8. Алгоритмы нейронных сетей
- •Введение в ИНС
- •Эволюция ИНС
- •Обучение нейронной сети
- •Анатомия нейронной сети
- •Градиентный спуск
- •Функции активации
- •Инструменты и фреймворки
- •Keras
- •Знакомство с TensorFlow
- •Типы нейронных сетей
- •Перенос обучения
- •Практический пример — использование глубокого обучения для выявления мошенничества
- •Методология
- •Резюме
- •Глава 9. Алгоритмы обработки естественного языка
- •Знакомство с NLP
- •Терминология NLP
- •Библиотека NLTK
- •Мешок слов (BoW)
- •Эмбеддинги слов
- •Окружение слова
- •Свойства эмбеддингов слов
- •Рекуррентные нейросети в NLP
- •Использование NLP для анализа эмоциональной окраски текста
- •Практический пример — анализ тональности в отзывах на фильмы
- •Резюме
- •Глава 10. Рекомендательные системы
- •Введение в рекомендательные системы
- •Типы рекомендательных систем
- •Рекомендательные системы на основе контента
- •Рекомендательные системы на основе коллаборативной фильтрации
- •Гибридные рекомендательные системы
- •Ограничения рекомендательных систем
- •Проблема холодного старта
- •Требования к метаданным
- •Проблема разреженности данных
- •Предвзятость из-за социального влияния
- •Ограниченные данные
- •Области практического применения
- •Практический пример — создание рекомендательной системы
- •Резюме
- •Глава 11. Алгоритмы обработки данных
- •Знакомство с алгоритмами обработки данных
- •Классификация данных
- •Алгоритмы хранения данных
- •Стратегии хранения данных
- •Алгоритмы потоковой передачи данных
- •Применение потоковой передачи
- •Алгоритмы сжатия данных
- •Алгоритмы сжатия без потерь
- •Практический пример — анализ тональности твитов в режиме реального времени
- •Резюме
- •Глава 12. Криптография
- •Введение в криптографию
- •Понимание важности самого слабого звена
- •Основная терминология
- •Требования безопасности
- •Базовое устройство шифров
- •Типы криптографических методов
- •Криптографические хеш-функции
- •Симметричное шифрование
- •Асимметричное шифрование
- •Практический пример — проблемы безопасности при развертывании модели МО
- •Атака посредника (MITM)
- •Избежание маскарадинга
- •Шифрование данных и моделей
- •Резюме
- •Глава 13. Крупномасштабные алгоритмы
- •Введение в крупномасштабные алгоритмы
- •Определение эффективного крупномасштабного алгоритма
- •Терминология
- •Разработка параллельных алгоритмов
- •Закон Амдала
- •Гранулярность задачи
- •Балансировка нагрузки
- •Проблема расположения
- •Запуск параллельной обработки на Python
- •Разработка стратегии мультипроцессорной обработки
- •Введение в CUDA
- •Кластерные вычисления
- •Гибридная стратегия
- •Резюме
- •Глава 14. Практические рекомендации
- •Введение в практические рекомендации
- •Печальная история ИИ-бота в Твиттере
- •Объяснимость алгоритма
- •Алгоритмы машинного обучения и объяснимость
- •Этика и алгоритмы
- •Проблемы обучающихся алгоритмов
- •Понимание этических аспектов
- •Снижение предвзятости в моделях
- •Решение NP-трудных задач
- •Упрощение задачи
- •Адаптация известного решения аналогичной задачи
- •Вероятностный метод
- •Когда следует использовать алгоритмы
- •Практический пример — события типа «черный лебедь»
- •Резюме
Понятие обхода графа |
133 |
Граф, созданный этим кодом, выглядит следующим образом (рис. 5.10).
Рис. 5.10
На данный момент мы разобрали несколько показателей центральности. Давай те рассчитаем их для примера выше (рис. 5.11).
Обратите внимание, что показатели центральности должны дать оценку цент ральности конкретной вершины в графе или подграфе. Глядя на граф, кажется, что вершина 7 имеет наиболее центральное расположение (рис. 5.10). Вершина 7 имеет самые высокие значения по всем четырем показателям центральности, что отражает ее важность в данном контексте.
Теперь давайте разберемся, как мы можем извлекать из графов информацию. Графы — это сложные структуры данных‚ содержащие большое количество информации, хранящейся как в вершинах, так и в ребрах. Рассмотрим ряд стра тегий, которые можно использовать для эффективного передвижения по графам, чтобы получать из них информацию‚ отвечающую запросам.
ПОНЯТИЕ ОБХОДА ГРАФА
Чтобы использовать графы, необходимо уметь извлекать из них информацию. Обход графа (graph traversal) — стратегия, обеспечивающая упорядоченное по сещение каждой вершины и ребра. Необходимо добиться того, чтобы каждая
134 |
Глава 5. Графовые алгоритмы |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 5.11
вершина и ребро посещались ровно один раз, не больше и не меньше. В широком смысле имеются два различных способа перемещения по графу с целью поиска
внем данных. Если сначала учитывается ширина‚ то это называется поиском
вширину (breadth-first search, BFS), а если глубина‚ то поиском в глубину (depthfirst search, DFS). Рассмотрим их по очереди.
Понятие обхода графа |
135 |
BFS — поиск в ширину
BFS работает лучше всего, когда в aGraph, с которым мы имеем дело, поддержи вается концепция слоев или уровней окрестностей. Например, когда отношения человека в LinkedIn отражены в виде графа, в нем будут присутствовать связи первого уровня, затем второго уровня и т. д, которые легко преобразуются в слои.
Алгоритм BFS начинает с корневой вершины и исследует вершины в окрест ности. Затем он переходит на следующий уровень окрестности и повторяет процесс.
Давайте взглянем на алгоритм BFS поближе. Для этого сначала обратимся к следующему неориентированному графу (рис. 5.12).
Рис. 5.12
Начнем с вычисления непосредственной окрестности каждой вершины и со храним ее в списке, называемом списком смежных вершин (adjacency list). В Python для его хранения мы можем использовать структуру данных словаря:
graph={ 'Amin' |
: {'Wasim', |
'Nick', 'Mike'}, |
'Wasim' |
: {'Imran', 'Amin'}, |
|
'Imran' |
: {'Wasim','Faras'}, |
|
'Faras' |
: {'Imran'}, |
|
'Mike' |
: {'Amin'}, |
|
'Nick' : |
{'Amin'}} |
|
Подробно рассмотрим реализацию алгоритма BFS на Python.
Сначала мы объясним инициализацию, а затем основной цикл.
136 |
Глава 5. Графовые алгоритмы |
Инициализация
Мы будем использовать две структуры данных:
zz visited. Содержит все вершины, которые были посещены. Изначально она будет пустой;
zz queue. Здесь содержатся все вершины, которые мы хотим посетить на следу ющих итерациях.
Основной цикл
Реализуем основной цикл. Он будет выполняться до тех пор, пока в очереди не останется ни одного элемента. Для каждой вершины в очереди происходит следующее: если она уже была посещена, то посещается ее сосед.
Мы можем реализовать основной цикл в Python следующим образом:
1.Сначала извлечем первую вершину из очереди и выберем ее в качестве те кущей вершины данной итерации.
node = queue.pop(0)
2.Затем проверим, находится ли вершина в списке visited. Если это не так, мы добавляем ее в список посещенных вершин и используем neighbours для отображения непосредственно связанных с ней вершин.
visited.append(node) neighbours = graph[node]
3. Теперь добавим соседние вершины в очередь.
for neighbour in neighbours: queue.append(neighbour)
4.Как только основной цикл завершен, возвращается структура данных visited, которая содержит все пройденные вершины.
5.Полный код с инициализацией и основным циклом будет выглядеть следу ющим образом (рис. 5.13).
Давайте рассмотрим маршрут обхода исчерпывающего поиска для графа, кото рый мы описали с помощью BFS. Схема обхода‚ при которой будут посещены все вершины‚ показана на рис. 5.14. Можно заметить, что во время выполнения она всегда работает с двумя структурами данных:
zz visited. Содержит все вершины, которые были посещены; zzqueue. Содержит вершины, которые еще предстоит посетить.