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内容简介：本书源于斯坦福大学的研究生课程，由40位学者联袂撰写，旨在推广最坏情况分析的替代方法，以及这些方法的应用，包括聚类、线性规划和神经网络训练等。书中涵盖算法分析领域的各个方面，强调重要的模型和研究成果。本书首先讨论对最坏情况分析的改进，然后介绍确定性数据模型、半随机模型、平滑分析，最后介绍这些理论在机器学习、统计学等领域的应用，大部分章节以开放式的研究方向以及适合课堂教学的练习题作为结束。