这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手）
◉ 简介：《The Design of Approximation Algorithms》整理自哥本哈根大学同名课程的教学资料。书籍围绕近似算法的几个核心算法技术展开，包括贪婪和局部搜索算法、动态编程、线性和半无限编程以及随机化。资料第一部分的每一章都专门讨论一种算法技术，然后将其应用于几个不同的问题。第二部分重温了这些技术，但对它们进行了更复杂的处理。
◉ 目录：
贪婪算法和局部搜索
舍入数据和动态编程
线性程序和确定性舍入
线性程序的随机抽样和随机舍入
半定约程序的随机舍入
原始二元法
多路切割问题
随机抽样、优先抽样
心数估计
多数据集的总结
有序数据的总结
乘法权重
在线算法
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