博弈论对于非专业的定量课程来说是一个很好的话题,因为它发展了数学模型来理解人类在社会、政治和经济环境中的行为。

本文通过丰富的流行文化背景来探讨博弈论的思想。在每一章的末尾,有一节是关于这些概念在流行文化中的应用。它建议以博弈论为主题的电影、电视节目和小说。每个部分的问题都是作为写作作业的论文提示。课程目标。

向学生介绍博弈论的数学知识。 教学生如何使用数学模型来解决社会和经济情况下的问题。 建立学生的定量直觉。 向学生介绍数学构建人类行为的力量。 为学生提供使用代数技术的机会,如线性模型和方程组,在博弈论的应用。 让学生有机会在博弈论中使用概率的基本概念,如期望值

https://nordstromjf.github.io/

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神经网络是一组计算单元的集合,这些计算单元被连接在一起,称为神经元,每个神经元产生一个实际值的结果,称为激活。输入神经元从感知环境的传感器中被激活,而其他神经元从之前的神经元激活中被激活。这种结构使神经元能够相互发送信息,从而理顺那些有助于成功解决问题的连接,减少那些导致失败的连接。

这本书从数学的角度描述了神经网络如何运作。因此,神经网络既可以解释为函数通用逼近器,也可以解释为信息处理器。目前工作的主要目标是把神经网络的思想和概念写成精确的现代数学语言,这些思想和概念现在在直观的水平上使用。这本书是一个古老的好古典数学和现代概念的深入学习的混合物。主要的焦点是在数学方面,因为在今天的发展趋势中,忽略了许多数学细节,大多数论文只强调计算机科学的细节和实际应用。

https://www.springer.com/gp/book/9783030367206

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有很多介绍抽象代数概念。然而,对于那些在工程、计算机科学、物理科学、工业或金融领域需要数学背景的人来说,没有哪一个比本书《代数:计算导论》更适合。作者用一种独特的方法和演示,演示了如何使用软件作为解决代数问题的工具。

多种因素使这篇文章与众不同。它清晰的阐述,每一章都建立在前一章的基础上,为读者提供了更清晰的理解。首先介绍置换群,然后是线性群,最后是抽象群。他通过引入伽罗瓦群作为对称群来谨慎地推动伽罗瓦理论。他包括了许多计算,既作为例子,也作为练习。所有这些都是为了帮助读者更好地理解更抽象的概念。

https://www.routledge.com/Algebra-A-Computational-Introduction/Scherk/p/book/9781584880646

通过仔细集成使用的Mathematica®在整个书中的例子和练习,作者帮助读者发展一个更深的理解和欣赏材料。从互联网上下载的大量练习和示例有助于建立有价值的Mathematica工作知识,并为在该领域遇到的复杂问题提供了很好的参考。

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这本书的故事始于我被指派在佛罗里达州立大学教授一门金融数学入门课程。最初,这门课的内容是测量理论、集成和随机分析。然后,它发展到包括测度理论,一些概率论,二项模型中的期权定价。当我接手这门课程时,我不确定我要做什么。然而,我的愿景是在保留经典的风险管理材料的同时,教授学生一些新的金融数学主题。

这本书的前两章只要求微积分和概率论,可以教高年级本科生。在附录的a .1和B节中也有对这些主题的简要回顾。我在附录中尽量简短;许多书籍,包括金融随机微积分I([27,28])和凸优化([8]),涵盖了这些主题广泛。第一章的主要目标是使读者熟悉金融数学中风险管理的基本概念。所有这些概念首先是在一个相对非技术的一个时期框架,如马科维茨投资组合多样化或阿罗-德布鲁市场模型。第二章将Arrow-Debreu市场模型的关键结果推广到多周期情况,并介绍了多周期二项式模型及其数值方法。第3章讨论了更高级的概率主题,这些主题将在附录B和C部分的剩余部分介绍。这一章更适合研究生。在第3.2节中,我们首先通过Bachelier模型建立了连续时间中重要的概念和计算方法。然后,我们在第3.3节中提供了更现实的Black-Scholes模型的概要。第四章讨论了一种特定的金融衍生品的定价:美国期权。第4.0.1和4.1节可以在完成第2章后直接学习。本节的其余部分需要理解第3.3节作为先决条件。

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《数据科学设计手册》提供了实用的见解,突出了分析数据中真正重要的东西,并提供了如何使用这些核心概念的直观理解。这本书没有强调任何特定的编程语言或数据分析工具套件,而是专注于重要设计原则的高级讨论。这个易于阅读的文本理想地服务于本科生和早期研究生的需要,开始“数据科学入门”课程。它揭示了这门学科是如何以其独特的分量和特点,处于统计学、计算机科学和机器学习的交叉领域。在这些和相关领域的从业者会发现这本书完美的自学以及。

《数据科学设计手册》是数据科学的介绍,重点介绍建立收集、分析和解释数据的系统所需的技能和原则。作为一门学科,数据科学位于统计学、计算机科学和机器学习的交汇处,但它正在构建自己独特的分量和特征。

这本书涵盖了足够的材料在本科或早期研究生水平的“数据科学入门”课程。在这里可以找到教学这门课程的全套讲课幻灯片,以及项目和作业的数据资源,以及在线视频讲座。

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近年来,自然语言处理的研究方法取得了一些突破。这些突破来源于两个新的建模框架以及在计算和词汇资源的可用性的改进。在这个研讨会小册子中,我们将回顾这些框架,以一种可以被视为现代自然语言处理开端的方法论开始:词嵌入。我们将进一步讨论将嵌入式集成到端到端可训练方法中,即卷积神经网络和递归神经网络。这本小册子的第二章将讨论基于注意力的模型的影响,因为它们是最近大多数最先进的架构的基础。因此,我们也将在本章中花很大一部分时间讨论迁移学习方法在现代自然语言处理中的应用。最后一章将会是一个关于自然语言生成的说明性用例,用于评估最先进的模型的训练前资源和基准任务/数据集。

https://compstat-lmu.github.io/seminar_nlp_ss20/

在过去的几十年里,人工智能技术的重要性和应用不断得到关注。在当今时代,它已经与构成人类塑造环境的大部分环境密不可分。因此,商业、研究和开发、信息服务、工程、社会服务和医学等无数部门已经不可逆转地受到人工智能能力的影响。人工智能有三个主要领域组成了这项技术:语音识别、计算机视觉和自然语言处理(见Yeung (2020))。在这本书中,我们将仔细研究自然语言处理(NLP)的现代方法。

这本小册子详细介绍了用于自然语言处理的现代方法,如深度学习和迁移学习。此外,本研究亦会研究可用于训练自然语言处理任务的资源,并会展示一个将自然语言处理应用于自然语言生成的用例。

为了分析和理解人类语言,自然语言处理程序需要从单词和句子中提取信息。由于神经网络和其他机器学习算法需要数字输入来进行训练,因此应用了使用密集向量表示单词的词嵌入。这些通常是通过有多个隐藏层的神经网络学习的,深度神经网络。为了解决容易的任务,可以应用简单的结构神经网络。为了克服这些简单结构的局限性,采用了递归和卷积神经网络。因此,递归神经网络用于学习不需要预先定义最佳固定维数的序列的模型,卷积神经网络用于句子分类。第二章简要介绍了NLP中的深度学习。第三章将介绍现代自然语言处理的基础和应用。在第四章和第五章中,将解释和讨论递归神经网络和卷积神经网络及其在自然语言处理中的应用。

迁移学习是每个任务或领域的学习模型的替代选择。在这里,可以使用相关任务或领域的现有标记数据来训练模型,并将其应用到感兴趣的任务或领域。这种方法的优点是不需要在目标域中进行长时间的训练,并且可以节省训练模型的时间,同时仍然可以(在很大程度上)获得更好的性能。迁移学习中使用的一个概念是注意力,它使解码器能够注意到整个输入序列,或自注意,它允许一个Transformer 模型处理所有输入单词,并建模一个句子中所有单词之间的关系,这使得快速建模一个句子中的长期依赖性成为可能。迁移学习的概念将在小册子的第6章简要介绍。第七章将通过ELMo、ULMFiT和GPT模型来描述迁移学习和LSTMs。第八章将详细阐述注意力和自注意力的概念。第九章将迁移学习与自注意力相结合,介绍了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

为NLP建模,需要资源。为了找到任务的最佳模型,可以使用基准测试。为了在基准实验中比较不同的模型,需要诸如精确匹配、Fscore、困惑度或双语评估替补学习或准确性等指标。小册子的第十章简要介绍了自然语言处理的资源及其使用方法。第11章将解释不同的指标,深入了解基准数据集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA,以及可以找到资源的预训练模型和数据库,如“带代码的论文”和“大坏的NLP数据库”。

在小册子的最后一章中,介绍了生成性NLP处理自然语言生成,从而在人类语言中生成可理解的文本。因此,不同的算法将被描述,聊天机器人和图像字幕将被展示,以说明应用的可能性。

本文对自然语言处理中各种方法的介绍是接下来讨论的基础。小册子的各个章节将介绍现代的NLP方法,并提供了一个更详细的讨论,以及各种示例的潜力和限制。

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你将学习Python 3!

Zed Shaw完善了世界上最好的学习Python 3的系统。遵循它,你就会成功——就像Zed教的数百万初学者约会一样! 你们带来了纪律、承诺和坚持;其他一切由作者提供。

在Learn Python 3 the Hard Way中,您将通过52个精心制作的练习来学习Python。读它们。精确地输入他们的代码。修正你的错误。观看程序运行。当你这样做的时候,你将学习计算机是如何工作的;什么是好的程序;以及如何读、写和思考代码。然后Zed在5个多小时的视频中教您更多,他向您展示如何破坏、修复和调试您的代码,因为他正在做练习。

安装完整的Python环境 组织和编写代码 修复代码 基本的数学 变量 字符串和文本 与用户交互 处理文件 循环和逻辑 使用列表和字典的数据结构 程序设计 面向对象编程 继承和组合 模块、类和对象 Python包装 自动化测试 基本的游戏开发 基本web开发

一开始会很困难。但是很快,你就会得到它——那会让你感觉很棒!这门课程将会奖励你投入的每一分钟。很快,您就会知道世界上最强大、最流行的编程语言之一。你会成为一名Python程序员。

这本书非常适合

完全没有编程经验的初学者 掌握一种或两种语言的初级开发人员 多年没有编写代码的归国专业人员 寻找Python 3中快速、简单的速成课程的经验丰富的专业人员

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概率论起源于17世纪的法国,当时两位伟大的法国数学家,布莱斯·帕斯卡和皮埃尔·德·费马,对两个来自机会博弈的问题进行了通信。帕斯卡和费马解决的问题继续影响着惠更斯、伯努利和DeMoivre等早期研究者建立数学概率论。今天,概率论是一个建立良好的数学分支,应用于从音乐到物理的学术活动的每一个领域,也应用于日常经验,从天气预报到预测新的医疗方法的风险。

本文是为数学、物理和社会科学、工程和计算机科学的二、三、四年级学生开设的概率论入门课程而设计的。它提出了一个彻底的处理概率的想法和技术为一个牢固的理解的主题必要。文本可以用于各种课程长度、水平和重点领域。

在标准的一学期课程中,离散概率和连续概率都包括在内,学生必须先修两个学期的微积分,包括多重积分的介绍。第11章包含了关于马尔可夫链的材料,为了涵盖这一章,一些矩阵理论的知识是必要的。

文本也可以用于离散概率课程。材料被组织在这样一种方式,离散和连续的概率讨论是在一个独立的,但平行的方式,呈现。这种组织驱散了对概率过于严格或正式的观点,并提供了一些强大的教学价值,因为离散的讨论有时可以激发更抽象的连续的概率讨论。在离散概率课程中,学生应该先修一学期的微积分。

为了充分利用文中的计算材料和例子,假设或必要的计算背景很少。所有在文本中使用的程序都是用TrueBASIC、Maple和Mathematica语言编写的。

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管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
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当前关于机器学习方面的资料非常丰富:Andrew NG在Coursera上的机器学习教程、Bishop的《机器学习与模式识别》 和周志华老师的《机器学习》都是非常好的基础教材;Goodfellow等人的《深度学习》是学习深度学习技术的首选资料;MIT、斯坦福等名校的公开课也非常有价值;一些主要会议的Tutorial、keynote也都可以在网上搜索到。然而,在对学生们进行培训的过程中, 我深感这些资料专业性很强,但入门不易。一方面可能是由于语言障碍,另一个主要原因在于机器学习覆盖 面广,研究方向众多,各种新方法层出不穷,初学者往往在各种复杂的名词,无穷无尽的 算法面前产生畏难情绪,导致半途而废。

本书的主体内容是基于该研讨班形成的总结性资料。基于作者的研究背景,这本书很难说 是机器学习领域的专业著作,而是一本学习笔记,是从一个机器学习 技术使用者角度对机器学习知识的一次总结,并加入我们在本领域研究中的一些经验和发现。与其说是一本教材,不如说是一本科普读物, 用轻松活泼的语言和深入浅出的描述为初学者打开机器学习这扇充满魔力的大门。打开大门以后,我们会发现这是个多么让人激动人心的 领域,每天都有新的知识、新的思路、新的方法产生,每天都有令人振奋的成果。我们希望这本书 可以让更多学生、工程师和相关领域的研究者对机器学习产生兴趣,在这片异彩纷呈的海域上找到 属于自己的那颗贝壳。

强烈推荐给所有初学机器学习的人,里面有: 书籍的pdf 课堂视频 课堂slides 各种延伸阅读 MIT等世界名校的slides 学生的学习笔记等

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从生态系统中的捕食者-被捕食者数量,到体内的激素调节,自然界中充满了对我们产生深远影响的动力系统。这本书为在生命科学中描述这些相互作用的系统并理解和预测他们的行为的学生开发必要的数学工具。复杂的反馈关系和反直觉的反应在自然界的动力系统中是常见的; 这本书发展了需要探索这些相互作用的定量技能。

微分方程是量化变化的自然数学工具,也是贯穿全书的驱动力。欧拉方法的使用使非线性实例易于处理,并可用于早期本科生的广泛范围,从而提供了一种实用的替代传统微积分课程的程序方法。工具是在大量的,相关的例子中开发的,并强调整个数学模型的构建、评估和解释。在情境中遇到这些概念,学生不仅学习定量技术,而且学习如何在生物学和数学思维方式之间架起桥梁。

例子范围广泛,探索神经元和免疫系统的动力学,通过人口动力学和谷歌PageRank算法。每个场景只依赖于对自然世界的兴趣;学生或教师不假定有生物学专业知识。建立在一个单一的预微积分的前提下,这本书适合两个季度的序列为一或二年级本科生,并满足数学要求的医学院入学。后面的材料为数学和生命科学的更高级的学生提供了机会,在一个丰富的、真实世界的框架中重温理论知识。在所有情况下,焦点都很清楚:数学如何帮助我们理解科学?

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