【导读】《机器学习:贝叶斯和优化的视角》是雅典大学信息学和通信系的教授Sergios Theodoridis的经典著作,对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索,涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。非常值得学习。

Sergios Theodoridis教授是雅典大学信息学和通信系的教授,香港中文大学(深圳)客座教授。他的研究领域是信号处理和机器学习。他的研究兴趣是自适应算法,分布式和稀疏性感知学习,机器学习和模式识别,生物医学应用中的信号处理和学习以及音频处理和检索。

他的几本著作与合著蜚声海内外,包括《机器学习:贝叶斯和优化的视角》以及畅销书籍《模式识别》。他是2017年EURASIP Athanasios Papoulis奖和2014年EURASIP Meritorious Service奖的获得者。

http://cgi.di.uoa.gr/~stheodor/

机器学习:贝叶斯和优化方法

本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索,涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中,经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等,新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系,各章内容相对独立,物理推理、数学建模和算法实现精准且细致,并辅以应用实例和习题。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读,也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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作为布尔逻辑的替代

虽然逻辑是理性推理的数学基础和计算的基本原理,但它仅限于信息既完整又确定的问题。然而,许多现实世界的问题,从金融投资到电子邮件过滤,本质上是不完整或不确定的。概率论和贝叶斯计算共同提供了一个处理不完整和不确定数据的框架。

不完全和不确定数据的决策工具和方法

贝叶斯编程强调概率是布尔逻辑的替代选择,它涵盖了为真实世界的应用程序构建概率程序的新方法。本书由设计并实现了一个高效概率推理引擎来解释贝叶斯程序的团队编写,书中提供了许多Python示例,这些示例也可以在一个补充网站上找到,该网站还提供了一个解释器,允许读者试验这种新的编程方法。

原则和建模

只需要一个基本的数学基础,本书的前两部分提出了一种新的方法来建立主观概率模型。作者介绍了贝叶斯编程的原理,并讨论了概率建模的良好实践。大量简单的例子突出了贝叶斯建模在不同领域的应用。

形式主义和算法

第三部分综合了已有的贝叶斯推理算法的工作,因为需要一个高效的贝叶斯推理引擎来自动化贝叶斯程序中的概率演算。对于想要了解贝叶斯编程的形式主义、主要的概率模型、贝叶斯推理的通用算法和学习问题的读者,本文提供了许多参考书目。

常见问题

第四部分连同词汇表包含了常见问题的答案。作者比较了贝叶斯规划和可能性理论,讨论了贝叶斯推理的计算复杂性,讨论了不完全性的不可约性,讨论了概率的主观主义和客观主义认识论。

贝叶斯计算机的第一步

创建一个完整的贝叶斯计算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的编程语言和新的硬件。本书着重于方法论和算法,描述了实现这一目标的第一步。它鼓励读者探索新兴领域,例如仿生计算,并开发新的编程语言和硬件架构。

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高斯过程(GPs)为核机器的学习提供了一种有原则的、实用的、概率的方法。在过去的十年中,GPs在机器学习社区中得到了越来越多的关注,这本书提供了GPs在机器学习中理论和实践方面长期需要的系统和统一的处理。该书是全面和独立的,针对研究人员和学生在机器学习和应用统计学。

这本书处理监督学习问题的回归和分类,并包括详细的算法。提出了各种协方差(核)函数,并讨论了它们的性质。从贝叶斯和经典的角度讨论了模型选择。讨论了许多与其他著名技术的联系,包括支持向量机、神经网络、正则化网络、相关向量机等。讨论了包括学习曲线和PAC-Bayesian框架在内的理论问题,并讨论了几种用于大数据集学习的近似方法。这本书包含说明性的例子和练习,和代码和数据集在网上是可得到的。附录提供了数学背景和高斯马尔可夫过程的讨论。

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统计学习是一套以复杂数据建模和数据理解为目的的工具集,是近期才发展起来的统计学的一个新领域。本书出自统计学习领域声名显赫的几位专家,结合R语言介绍了分析大数据必不可少的工具,提供一些重要的建模和预测技术,并借助丰富的实验来解释如何用R语言实现统计学习方法。论题包括线性回归、分类、重抽样方法、压缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类等,作者借助彩图和实际案例直观解释这些方法。为了读者更好地理解书中内容,每章后还配有丰富的概念性和应用性练习题。

  书中内容与《The Elements of Statistical Learning》的大部分内容相同,但是本书起点低,弱化了数学推导的细节,更注重方法的应用,所以更适合作为入门教材。当然,这本《统计学习导论》不仅是优秀的“统计学习”或“机器学习”课程的教材,也是数据挖掘、数据分析等相关从业者不可或缺的参考书。

Gareth James 斯坦福大学统计学博士毕业,师从Trevor Hastie。现为南加州大学马歇尔商学院统计学教授,美国统计学会会士,数理统计协会终身会员,新西兰统计协会会员。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主编。

  Daniela Witten 斯坦福大学统计学博士毕业,师从Robert Tibshirani。现为华盛顿大学生物统计学副教授,美国统计学会和国际数理统计协会会士,《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主编。

  Trevor Hastie 美国统计学家和计算机科学家,斯坦福大学统计学教授,英国皇家统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了 R 中的大部分统计建模软件和环境,发明了主曲线和主曲面。

  Robert Tibshirani 斯坦福大学统计学教授,国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士,1996年COPSS总统奖得主,提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗,两人合著《The Elements of Statistical Learning》,还合作讲授斯坦福大学的公开课《统计学习》。  

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本文采用了一种独特的机器学习方法,它包含了对进行研究、开发产品、修补和玩耍所必需的所有基本概念的全新的、直观的、但又严谨的描述。通过优先考虑几何直观,算法思维,和实际应用的学科,包括计算机视觉,自然语言处理,经济学,神经科学,推荐系统,物理,和生物学,这篇文章为读者提供了一个清晰的理解基础材料以及实际工具需要解决现实世界的问题。通过深入的Python和基于MATLAB/ octave的计算练习,以及对前沿数值优化技术的完整处理,这是学生的基本资源,也是从事机器学习、计算机科学、电子工程、信号处理和数值优化的研究人员和实践者的理想参考。其他资源包括补充讨论主题、代码演示和练习,可以在官方教材网站mlrefined.com上找到。

  • 建立在清晰的几何直觉上的讲述
  • 最先进的数值优化技术的独特处理
  • 逻辑回归和支持向量机的融合介绍
  • 将功能设计和学习作为主要主题
  • 通过函数逼近的视角,先进主题的无与伦比的呈现
  • 深度神经网络和核方法的细化描述
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贝叶斯数据分析第三版,这本经典的书被广泛认为是关于贝叶斯方法的主要著作,用实用的方法来分析数据和解决研究问题。贝叶斯数据分析,第三版继续采取一种实用的方法来分析使用最新的贝叶斯方法。作者——统计界权威——在介绍高级方法之前,先从数据分析的角度介绍基本概念。在整个文本中,大量的工作示例来自实际应用和研究,强调在实践中使用贝叶斯推理。

第三版新增

  • 非参数建模的四个新章节
  • 覆盖信息不足的先验和边界回避的先验
  • 关于交叉验证和预测信息标准的最新讨论
  • 改进的收敛性监测和有效的样本容量计算迭代模拟
  • 介绍了哈密顿的蒙特卡罗、变分贝叶斯和期望传播
  • 新的和修改的软件代码

这本书有三种不同的用法。对于本科生,它介绍了从第一原则开始的贝叶斯推理。针对研究生,本文提出了有效的方法,目前贝叶斯建模和计算的统计和相关领域。对于研究人员来说,它提供了应用统计学中的各种贝叶斯方法。其他的资料,包括例子中使用的数据集,所选练习的解决方案,以及软件说明,都可以在本书的网页上找到。

贝叶斯数据分析课程

https://avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/index.html

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课程内容:

  • 数学基础:矩阵、向量、Lp范数、范数的几何、对称性、正确定性、特征分解。无约束最优化,graident下降法,凸函数,拉格朗日乘子,线性最小二乘法。概率空间,随机变量,联合分布,多维高斯。

  • 线性分类器:线性判别分析,分离超平面,多类分类,贝叶斯决策规则,贝叶斯决策规则几何,线性回归,逻辑回归,感知机算法,支持向量机,非线性变换。

  • 鲁棒性:对抗性攻击、定向攻击和非定向攻击、最小距离攻击、最大允许攻击、基于规则的攻击。通过纳微扰。支持向量机的鲁棒性。

  • 学习理论:偏差和方差,训练和测试,泛化,PAC框架,Hoeffding不等式,VC维。

参考书籍:

  • Pattern Classification, by Duda, Hart and Stork, Wiley-Interscience; 2 edition, 2000.
  • Learning from Data, by Abu-Mostafa, Magdon-Ismail and Lin, AMLBook, 2012.
  • Elements of Statistical Learning, by Hastie, Tibshirani and Friedman, Springer, 2 edition, 2009.
  • Pattern Recognition and Machine Learning, by Bishop, Springer, 2006.

讲者: Stanley Chan 教授 https://engineering.purdue.edu/ChanGroup/stanleychan.html

课程目标: 您将能够应用基本的线性代数、概率和优化工具来解决机器学习问题

•你将了解一般监督学习方法的原理,并能评论它们的优缺点。 •你会知道处理数据不确定性的方法。 •您将能够使用学习理论的概念运行基本的诊断。 •您将获得机器学习算法编程的实际经验。

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简介:

科学专业人员可以通过本书学习Scikit-Learn库以及机器学习的基础知识。该书将Anaconda Python发行版与流行的Scikit-Learn库结合在一起,展示了各种有监督和无监督的机器学习算法。通过Python编写的清晰示例向读者介绍机器学习的原理,以及相关代码。

本书涵盖了掌握这些内容所需的所有应用数学和编程技能。不需要深入的面向对象编程知识,因为可以提供并说明完整的示例。必要时,编码示例很深入且很复杂。它们也简洁,准确,完整,是对引入的机器学习概念的补充。处理示例有助于建立理解和应用复杂机器学习算法所需的技能。

本书的学生将学习作为胜任力前提的基础知识。读者将了解专门为数据科学专业人员设计的Python Anaconda发行版,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python领域许多机器学习应用程序的基础。

本书内容包括:

  • 使用Scikit-Learn通用的简单和复杂数据集
  • 将数据处理为向量和矩阵以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的Anaconda发行版
  • 通过分类器,回归器和降维应用机器学习
  • 调整算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV,JSON,Numpy和Pandas格式加载数据并保存

内容介绍:

这本书分为八章。 第1章介绍了机器学习,Anaconda和Scikit-Learn的主题。 第2章和第3章介绍算法分类。 第2章对简单数据集进行分类,第3章对复杂数据集进行分类。 第4章介绍了回归预测模型。 第5章和第6章介绍分类调整。 第5章调整简单数据集,第6章调整复杂数据集。 第7章介绍了预测模型回归调整。 第8章将所有知识汇总在一起,以整体方式审查和提出发现。

作者介绍:

David Paper博士是犹他州立大学管理信息系统系的教授。他写了两本书-商业网络编程:Oracle的PHP面向对象编程和Python和MongoDB的数据科学基础。他在诸如组织研究方法,ACM通讯,信息与管理,信息资源管理期刊,AIS通讯,信息技术案例与应用研究期刊以及远程计划等参考期刊上发表了70余篇论文。他还曾在多个编辑委员会担任过各种职务,包括副编辑。Paper博士还曾在德州仪器(TI),DLS,Inc.和凤凰城小型企业管理局工作。他曾为IBM,AT&T,Octel,犹他州交通运输部和空间动力实验室执行过IS咨询工作。 Paper博士的教学和研究兴趣包括数据科学,机器学习,面向对象的程序设计和变更管理。

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书籍介绍: 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。本书从机器学习的基础入手,分别讲述了分类、排序、降维、回归等机器学习任务,是入门机器学习的一本好书。

作者: Mehryar Mohri,是纽约大学库兰特数学科学研究所的计算机科学教授,也是Google Research的研究顾问。

大纲介绍:

  • 介绍
  • PAC学习框架
  • rademacher复杂度和VC维度
  • 支持向量机
  • 核方法
  • Boosting
  • 线上学习
  • 多类别分类
  • 排序
  • 回归
  • 算法稳定性
  • 降维
  • 强化学习

作者主页https://cs.nyu.edu/~mohri/

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