统计学习理论是一个新兴的研究领域,它是概率论、统计学、计算机科学和最优化的交叉领域,研究基于训练数据进行预测的计算机算法的性能。以下主题将包括:统计决策理论基础;集中不平等;监督学习和非监督学习;经验风险最小化;complexity-regularized估计;学习算法的泛化界VC维与复杂性;极大极小下界;在线学习和优化。利用一般理论,我们将讨论统计学习理论在信号处理、信息论和自适应控制方面的一些应用。

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【导读】机器学习暑期学校(MLSS)系列开始于2002年,致力于传播统计机器学习和推理的现代方法。今年因新冠疫情在线举行,从6月28号到7月10号讲述了众多机器学习主题。本文推荐来自米兰大学Nicoló Cesa-Bianchi教授讲述《统计学习理论》,非常干货,包括:

  • 统计学习的简介
  • 从统计学习到序列决策
  • 专家意见和多武装强盗的预测
  • 在线凸优化
  • 上下文老虎机算法

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在复杂的以人为中心的系统中,每天的决策都具有决策相关信息不完全的特点。现有决策理论的主要问题是,它们没有能力处理概率和事件不精确的情况。在这本书中,我们描述了一个新的理论的决策与不完全的信息。其目的是将决策分析和经济行为的基础从领域二价逻辑转向领域模糊逻辑和Z约束,从行为决策的外部建模转向组合状态的框架。

这本书将有助于在模糊逻辑,决策科学,人工智能,数学经济学,和计算经济学的专业人员,学者,经理和研究生。

读者:专业人士,学者,管理者和研究生在模糊逻辑,决策科学,人工智能,数学经济学,和计算经济学。

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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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机器学习方法以有限的资源快速地从大量的数据中提取价值。它们是在广泛的工业应用中建立起来的工具,包括搜索引擎、DNA测序、股票市场分析和机器人移动,它们的使用正在迅速蔓延。了解这些方法的人可以选择有回报的工作。这个动手实践书册为计算机科学学生打开这些机会。它是专为具有有限的线性代数和微积分背景的大四本科生和硕士生设计的。它在图模型的框架内开发了从基本推理到高级技术的所有内容。学生们学到的不仅仅是一系列的技巧,他们还会发展分析和解决问题的技巧,这些技巧使他们能够适应真实的世界。许多例子和练习,以计算机为基础和理论,包括在每一章。为学生和教师的资源,包括一个MATLAB工具箱,可在网上获得。

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机器学习是计算机科学中增长最快的领域之一,具有深远的应用。本书的目的是介绍机器学习,以及它所提供的算法范例。本书对机器学习的基本原理和将这些原理转化为实际算法的数学推导提供了理论解释。在介绍了基础知识之后,这本书涵盖了以前教科书没有涉及到的一系列广泛的中心主题。这些包括讨论学习的计算复杂性和凸性和稳定性的概念;重要的算法范例包括随机梯度下降、神经网络和结构化输出学习;以及新兴的理论概念,如PAC-Bayes方法和基于压缩的界限。本文面向高级本科生或刚毕业的学生,使统计学、计算机科学、数学和工程学领域的学生和非专业读者都能接触到机器学习的基本原理和算法。

https://www.cse.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/index.html

概述

机器学习是指自动检测数据中有意义的模式。在过去的几十年里,它已经成为几乎所有需要从大数据集中提取信息的任务的通用工具。我们被一种基于机器学习的技术包围着:搜索引擎学习如何给我们带来最好的结果(同时投放有利可图的广告),反垃圾邮件软件学习如何过滤我们的电子邮件信息,信用卡交易被一种学习如何侦测欺诈的软件保护着。数码相机学会识别人脸,智能手机上的智能个人辅助应用学会识别语音指令。汽车配备了使用机器学习算法构建的事故预防系统。机器学习还广泛应用于生物信息学、医学和天文学等科学领域。

所有这些应用程序的一个共同特征是,与计算机的更传统使用相比,在这些情况下,由于需要检测的模式的复杂性,人类程序员无法提供关于这些任务应该如何执行的明确、详细的规范。以智慧生物为例,我们的许多技能都是通过学习我们的经验(而不是遵循给我们的明确指示)而获得或改进的。机器学习工具关注的是赋予程序“学习”和适应的能力。

这本书的第一个目标是提供一个严格的,但易于遵循,介绍机器学习的主要概念: 什么是机器学习?

本书的第二个目标是介绍几种关键的机器学习算法。我们选择展示的算法一方面在实践中得到了成功应用,另一方面提供了广泛的不同的学习技术。此外,我们特别关注适合大规模学习的算法(又称“大数据”),因为近年来,我们的世界变得越来越“数字化”,可用于学习的数据量也在急剧增加。因此,在许多应用中数据量大,计算时间是主要瓶颈。因此,我们明确地量化了学习给定概念所需的数据量和计算时间。

目录:

  • Introduction

Part I: Foundations

  • A gentle start
  • A formal learning model
  • Learning via uniform convergence
  • The bias-complexity trade-off
  • The VC-dimension
  • Non-uniform learnability
  • The runtime of learning

Part II: From Theory to Algorithms

  • Linear predictors
  • Boosting
  • Model selection and validation
  • Convex learning problems
  • Regularization and stability
  • Stochastic gradient descent
  • Support vector machines
  • Kernel methods
  • Multiclass, ranking, and complex prediction problems
  • Decision trees
  • Nearest neighbor
  • Neural networks

Part III: Additional Learning Models

  • Online learning
  • Clustering
  • Dimensionality reduction
  • Generative models
  • Feature selection and generation

Part IV: Advanced Theory

  • Rademacher complexities
  • Covering numbers
  • Proof of the fundamental theorem of learning theory
  • Multiclass learnability
  • Compression bounds
  • PAC-Bayes

Appendices

  • Technical lemmas
  • Measure concentration
  • Linear algebra
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本文介绍了一阶优化方法及其在机器学习中的应用。这不是一门关于机器学习的课程(特别是它不涉及建模和统计方面的考虑),它侧重于使用和分析可以扩展到具有大量参数的大型数据集和模型的廉价方法。这些方法都是围绕“梯度下降”的概念而变化的,因此梯度的计算起着主要的作用。本课程包括最优化问题的基本理论性质(特别是凸分析和一阶微分学)、梯度下降法、随机梯度法、自动微分、浅层和深层网络。

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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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这本基础专著介绍了信息理论和编码的概率和代数方面。它是由作者在本科阶段多年的教学经验发展而来的,包括几门剑桥大学的数学三等奖课程。这本书提供了相关的背景材料,广泛的工作示例和明确的解决方案的问题,从真正的考试试卷。对于本科生和研究生,或者对于想要掌握基本原理的研究人员和工程师来说,这是一种很有价值的教学辅助手段。

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【导读】MIT开设的深度学习课程邀请了众多机器学习大拿进行报告。最近,统计学习理论之父-SVM作者Vladimir Vapnik 给了关于学习统计理论的报告《Complete Statistical Theory of Learning》,介绍了统计学习一系列的基础理论,是当下深度学习时代探究学习理论值得认真思考的部分​。​

报告地址:

  • 0:00 -介绍
  • 0:46 -概述:完整的学习统计理论
  • 3:47 -第一部分:VC泛化理论
  • 11:04 -第二部分:最小化的目标函数
  • 27:13 -第三部分:可接受的函数集的选择
  • 37:26 -第4部分:再现核希尔伯特空间的完全解
  • 53:16 -第5部分:神经网络中的LUSI方法
  • 59:28 -第6部分:谓词的例子
  • 1:10:39——结论

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机器学习是计算机科学发展最快的领域之一,有着广泛的应用。这本教科书的目的是以一种有原则的方式介绍机器学习和它提供的算法范例。这本书提供了一个基本的理论基础的机器学习和数学推导,将这些原则转化为实际的算法。在介绍了基础知识之后,这本书涵盖了以前教科书没有涉及到的一系列广泛的中心主题。这些包括讨论学习的计算复杂性和凸性和稳定性的概念;重要的算法范例包括随机梯度下降、神经网络和结构化输出学习;以及新兴的理论概念,如PAC-Bayes方法和基于压缩的边界。为高级本科生或刚开始的研究生设计,文本使学生和非专业读者在统计,计算机科学,数学和工程的机器学习的基础和算法。

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