算法与理论是计算机科学的核心领域之一。随着大数据时代的来临，传统的算法理论已经不能很好地解决人工智能、 物联网、工业制造等领域所遇到的实际问题。本门课程主要介绍基于大数据的新型算法技术，如随机采样、数据降维、数据压缩、分布式计算、 流数据计算、聚类、分类、随机优化等，以及相关的理论和数学技巧，如概率计算方法、vc维、通信复杂度、机器学习、深度学习理论等。作为一门理论方向课程，帮助学生掌握解决大数据问题所需的理论和算法工具，为相关领域的工程实践打好基础。

  1. 课程简介ppt (pdf)

  2. 主成分分析 (pdf)

  3. JL-变换 (pdf)

  4. LSH(局部敏感哈希) (pdf)

  5. Product Quantization (pdf)

  6. VC-dimension (pdf)

  7. 聚类 (pdf)

  8. 分类 (pdf)

  9. Gilbert Algorithm (pdf)

  10. MaxCut (pdf)

http://staff.ustc.edu.cn/~huding/data%20course.html

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