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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“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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【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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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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掌握通过机器学习和深度学习识别和解决复杂问题的基本技能。使用真实世界的例子,利用流行的Python机器学习生态系统,这本书是你学习机器学习的艺术和科学成为一个成功的实践者的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会您如何成功地思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目。

使用Python进行的实际机器学习遵循结构化和全面的三层方法,其中包含了实践示例和代码。

第1部分侧重于理解机器学习的概念和工具。这包括机器学习基础,对算法、技术、概念和应用程序的广泛概述,然后介绍整个Python机器学习生态系统。还包括有用的机器学习工具、库和框架的简要指南。

第2部分详细介绍了标准的机器学习流程,重点介绍了数据处理分析、特征工程和建模。您将学习如何处理、总结和可视化各种形式的数据。特性工程和选择方法将详细介绍真实数据集,然后是模型构建、调优、解释和部署。

第3部分探讨了多个真实世界的案例研究,涵盖了零售、交通、电影、音乐、营销、计算机视觉和金融等不同领域和行业。对于每个案例研究,您将学习各种机器学习技术和方法的应用。动手的例子将帮助您熟悉最先进的机器学习工具和技术,并了解什么算法最适合任何问题。

实用的机器学习与Python将授权您开始解决您自己的问题与机器学习今天!

你将学习:

  • 执行端到端机器学习项目和系统
  • 使用行业标准、开放源码、健壮的机器学习工具和框架实现实践示例
  • 回顾描述机器学习和深度学习在不同领域和行业中的应用的案例研究
  • 广泛应用机器学习模型,包括回归、分类和聚类。
  • 理解和应用深度学习的最新模式和方法,包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

这本书是给谁看的 IT专业人士、分析师、开发人员、数据科学家、工程师、研究生

目录:

Part I: Understanding Machine Learning

  • Chapter 1: Machine Learning Basics
  • Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
  • Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
  • Chapter 4: Feature Engineering and Selection
  • Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
  • Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
  • Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
  • Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
  • Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
  • Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
  • Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

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简介:

在这本书中,从机器学习基础开始,然后继续学习神经网络,深度学习,然后是卷积神经网络。在基础和应用的混合,在MATLAB深度学习这本书中使用MATLAB作为基础编程语言和工具进行案例研究。

有了这本书,你将能够解决当今现实世界中的一些大数据、智能机器人和其它复杂的数据问题。您将看到,对于现代智能数据分析和使用来说,深度学习是机器学习中多么复杂和智能的一个方面。

你将学习

  • 使用MATLAB进行深度学习
  • 发现神经网络和多层神经网络
  • 处理卷积和池化层
  • 使用这些层构建一个MNIST示例

作者:

Phil Kim博士是一位经验丰富的MATLAB程序员。他还研究来自人工智能的大型数据集的算法以及机器学习。他曾在韩国航空航天研究所担任高级研究员。在那里,他的主要任务是开发无人驾驶飞行器的自主飞行算法和机载软件。在攻读博士期间,他开发了一个名为“Clickey”的屏幕键盘程序。

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题目: Machine Learning in Action

摘要: 这本书向人们介绍了重要的机器学习算法,介绍了使用这些算法的工具和应用程序,让读者了解它们在今天的实践中是如何使用的。大部分的机器学习书籍都是讨论数学,但很少讨论如何编程算法。这本书旨在成为从矩阵中提出的算法到实际运行程序之间的桥梁。有鉴于此,请注意这本书重代码轻数学。

代码下载链接: https://pan.baidu.com/s/1--8P9Hlp7vzJdvhnnhsDvw 提取码:vqhg

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近几年来,随着机器学习的普及,机器学习系统的公平性问题引起了实际的道德、社会等问题。图书《公平性与机器学习—局限与机遇》以公平性为核心问题来看待机器学习,提供了对当前机器学习实践以及为实现公平而提出的技术修复方案的批判性思考。

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Fairness+and+Machine+Learning.pdf
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主题: Introduction to Machine Learning

课程简介: 机器学习是指通过经验自动提高性能的计算机程序(例如,学习识别人脸、推荐音乐和电影以及驱动自主机器人的程序)。本课程从不同的角度介绍机器学习的理论和实用算法。主题包括贝叶斯网络、决策树学习、支持向量机、统计学习方法、无监督学习和强化学习。本课程涵盖理论概念,例如归纳偏差、PAC学习框架、贝叶斯学习方法、基于边际的学习和Occam的剃刀。编程作业包括各种学习算法的实际操作实验。这门课程的目的是让一个研究生在方法论,技术,数学和算法方面有一个彻底的基础,目前需要的人谁做的机器学习的研究。

邀请嘉宾: Hal Daumé III,纽约市微软研究院的研究员,是机器学习小组的一员;他也是马里兰大学的副教授。他主要从事自然语言处理和机器学习。

Matt Gormley,卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习部(ML)助教。

Roni Rosenfeld,卡内基梅隆大学计算机学院机器学习系教授兼主任,个人主页:https://www.cs.cmu.edu/~roni/。等

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