Mathematics for Computer Science

书名：Mathematics for Computer Science
作者：LehmanEric/LeightonFThomson/MeyerRAlbert
译者：
ISBN：9789888407064
出版社：SamuraiMediaLimited
出版时间：2017-3-8
格式：epub/mobi/azw3/pdf
页数：988
豆瓣评分： 9.2

书籍简介：

This book covers elementary discrete mathematics for computer science and engineering. It emphasizes mathematical definitions and proofs as well as applicable methods. Topics include formal logic notation, proof methods; induction, well-ordering; sets, relations; elementary graph theory; integer congruences; asymptotic notation and growth of functions; permutations and combinations, counting principles; discrete probability. Further selected topics may also be covered, such as recursive definition and structural induction; state machines and invariants; recurrences; generating functions.

作者简介：

唐李洋

女，博士，毕业于合肥工业大学管理科学与工程系。现就职于中国电子科技集团公司第三十八研究所，曾游学美国，数据挖掘与大数据分析研究经验颇丰，在相关领域重要国际期刊及会议发表论文数篇。译有《高可用MySQL》（第1版和第2版）《R高性能编程》《大数据猩球：海量数据处理实践指南》《流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理》等图书。

刘杰

男，博士，南开大学教授、博士生导师。研究领域包括机器学习与数据挖掘方面的理论方法研究，以及面向信息抽取、网络挖掘、对话生成等问题的应用研究。在机器学习、数据挖掘领域重要国际期刊及会议发表论文多篇。担任中国计算机学会中文信息技术专家委员会、中国计算机学会大数据专家委员会、人工智能学会机器学习专家委员会等多个专家委员会委员及通讯委员。相关成果获得天津市科技进步二等奖两项。

谭昶

男，博士，毕业于中国科学技术大学计算机应用与技术系。现任科大讯飞股份有限公司大数据研究院执行院长兼智慧城市事业群副总裁，中国计算机学会公共政策委员会执行委员及大数据专家委员会委员。负责科大讯飞公司智慧城市、计算广告和个性化推荐等方向的大数据核心技术研发及应用推广工作，在大数据技术、个性化推荐方面有着多年的研究和实践经验。

金博

男，博士，大连理工大学教授。致力于数据挖掘、大数据分析、创新管理、商务智能等领域的科学研究。主持和参与多项国家级和省部级课题，在相关领域重要国际期刊及会议上发表论文60余篇，并担任数据挖掘领域三大顶级会议KDD、ICDM、SDM的程序委员会委员，是ACM、IEEE和CCF高级会员。

马海平

女，博士，毕业于中国科学技术大学计算机科学与技术系。现就职于科大讯飞股份有限公司，担任大数据研究院研究主管，从事数据挖掘与人工智能算法以及计算广告和个性化教育等领域的研究工作。在国际知名期刊和学术会议发表论文7篇，合著出版著作《Spark机器学习进阶实战》《Spark核心技术与高级应用》。

朱琛

男，硕士，毕业于中国科学技术大学，百度资深数据挖掘工程师。现就职于百度人才智库（Talent Intelligence Center），从事人力资源智能化研究，致力于用AI为HR赋能。研究方向包括文本数据挖掘、社交网络分析、图数据挖掘。在国际顶尖会议与期刊杂志发表论文十余篇，申请专利十余项，曾担任数个国际顶级会议（KDD、SDM等）程序委员会委员。

书友短评：

@ 溥渊 Textbook which is more suitable for combining with lectures, imo @ 自由世界的窝 MIT公开课很强 @ sophie finally～ @ 小知识点 离散数学的入门，书籍内容还是很全的，数理逻辑、图论等等，整体非常清晰 @ 关根 MCS @ 溥渊 Textbook which is more suitable for combining with lectures, imo @ sophie finally～ @ 自由世界的窝 MIT公开课很强 @ 小知识点 离散数学的入门，书籍内容还是很全的，数理逻辑、图论等等，整体非常清晰 @ 关根 MCS

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