CS189是加州大学伯克利分校的机器学习课程。在本指南中,我们创建了一个全面的课程指南,以便与学生和公众分享我们的知识,并希望吸引其他大学的学生对伯克利的机器学习课程的兴趣。本指南由cs189助教Soroush Nasiriany和Garrett Thomas于2017年秋季发起,并得到William Wang和Alex Yang的协助。我们要感谢Anant Sahai、Stella Yu和Jennifer Listgarten教授,因为这本书深受他们讲座的启发。此外,我们感谢Jonathan Shewchuk教授的机器学习笔记,从中我们得到了启发。该文档的最新版本可以在http://www.eecs189.org/或http:// snasiriany.me/cs189/找到。如果您希望重新分发此文档,请向工作人员报告任何错误,并与作者联系。

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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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这本教材是基于我自2018年以来在克莱顿大学(Creighton University)教授的一门量子计算入门课程。从一开始,我就用LaTeX写了所有的课堂笔记和作业问题,现在每个人都可以使用。

http://www.thomaswong.net/

这本书是为那些对量子计算感兴趣,但可能还没有准备好学习高级书籍或课程的新人准备的。这本书的唯一前提是三角学,也称为微积分基础。除此之外,你不需要学习高等数学,也不需要有编程经验。所以,如果你是一名高级高中生或刚开始上大学的学生,这本教科书就是为你准备的。

也就是说,这本书不仅仅是量子计算的概念概述。我将教授可能缺失的数学和编程技能。既然你有兴趣把量子计算作为一种潜在的职业,我想让你掌握更多高级主题所需的技能。

如果你更高级,特别是如果你已经学过线性代数,那么你可能会觉得这本书太初级了。要想从数学上更严谨地介绍量子信息科学,我建议你参考迈克尔·尼尔森(Michael Nielsen)和艾萨克·庄(Isaac Chuang)的《量子计算和量子信息》(quantum Computation and quantum information),这两本书被亲切地称为“迈克和艾克”(Mike and Ike),就像有嚼劲的水果糖一样。它是标准的高级文本,有充分的理由。

我希望这本书能帮助你意识到你可以做到,你可以理解量子计算。我希望它能激励你们更深入地学习量子计算,我希望你们中的一些人甚至会选择量子计算作为职业。如果是这样,我期待着与你们共事,并从你们的发现中学习。

这本教材源于我在克莱顿大学(Creighton University)教授的一门介绍性特别主题课程,我感谢每一个班级的学生分享开发和完善课程内容的过程。我还必须感谢那些在正式和非正式的角色中教我量子计算的人。没有你,我不可能做到。

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《线性代数第一课》是一本为大学二、三年级学生设计的入门教材。通常这样的学生会学习微积分,但这不是先决条件。这本书从线性方程组开始,然后涵盖矩阵代数,然后在完全概括性地讨论有限维向量空间。最后一章介绍了线性变换的矩阵表示,包括对角化、基变换和Jordan标准形式。在这个过程中,行列式和特征值得到了合理的介绍。有一个全面的在线版本和PDF版本可下载打印或在屏幕上观看。实体版可以在 Lulu.com上的按需打印服务上购买。

http://linear.ups.edu/index.html

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这本书通过探索计算机科学理论和机器学习双方可以相互传授的内容,将理论和机器学习联系起来。它强调了对灵活、易于操作的模型的需求,这些模型更好地捕捉使机器学习变得容易的东西,而不是让机器学习变得困难的东西。

理论计算机科学家将被介绍到机器学习的重要模型和该领域的主要问题。机器学习研究人员将以一种可访问的格式介绍前沿研究,并熟悉现代算法工具包,包括矩法、张量分解和凸规划松弛。

超越最坏情况分析的处理方法是建立对实践中使用的方法的严格理解,并促进发现令人兴奋的、解决长期存在的重要问题的新方法。

在这本书中,我们将涵盖以下主题:

(a)非负矩阵分解

(b)主题建模

(c)张量分解

(d)稀疏恢复

(e)稀疏编码

(f)学习混合模型

(g)矩阵补全

https://www.cambridge.org/core/books/algorithmic-aspects-of-machine-learning/165FD1899783C6D7162235AE405685DB

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应用离散结构设计用于大学课程离散数学跨越两个学期。它最初的设计是为了给计算机科学专业的学生介绍在计算机科学中有用的数学主题。它也可以为数学专业的学生提供同样的目的,提供了对许多基本主题的第一次接触。

应用离散结构,是一个两个学期的本科文本在离散数学,侧重于结构性质的数学对象。这些包括矩阵、函数、图、树、格和代数结构。所讨论的代数结构是单体、群、环、场和向量空间。网站:http://discretemath.org应用离散结构已经被美国数学研究所批准作为其开放教科书计划的一部分。更多关于开放教科书的信息,请访问http://www.aimath.org/textbooks/。这个版本使用Mathbook XML (https://mathbook.pugetsound.edu/)创建。Al Doerr是马萨诸塞大学洛厄尔分校数学科学荣誉教授。他的兴趣包括抽象代数和离散数学。Ken levasserur是马萨诸塞大学洛厄尔分校数学科学教授。他的兴趣包括离散数学和抽象代数,以及它们在计算机代数系统中的实现。

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优化和机器学习的相互作用是现代计算科学最重要的发展之一。优化的公式和方法在设计从大量数据中提取基本知识的算法方面被证明是至关重要的。然而,机器学习并不仅仅是优化技术的消费者,而是一个快速发展的领域,它本身也在产生新的优化思想。这本书以一种对两个领域的研究人员都可访问的方式捕获了优化和机器学习之间交互的艺术的状态。

优化方法因其广泛的适用性和吸引人的理论特性而在机器学习中占有重要地位。当今机器学习模型的复杂性、规模和多样性日益增加,需要对现有假设进行重新评估。这本书开始了重新评估的过程。它描述了在诸如一阶方法,随机近似,凸松弛,内点方法,和近端方法等已建立的框架。它还专门关注一些新的主题,如正则化优化、鲁棒优化、梯度和次梯度方法、分裂技术和二阶方法。其中许多技术的灵感来自其他领域,包括运筹学、理论计算机科学和优化子领域。这本书将丰富机器学习社区和这些其他领域以及更广泛的优化社区之间正在进行的交叉发展。

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机器学习使用各种数学领域的工具。本文试图对机器学习入门课程所需的数学背景进行总结,这门课在加州大学伯克利分校被称为CS 189/289A。我们假设读者已经熟悉多变量微积分和线性代数的基本概念(UCB数学53/54的水平)。这里介绍的大多数主题都很少涉及; 我们打算给出一个概述,并向感兴趣的读者指出更全面的处理以获得进一步的细节。请注意,本文关注的是机器学习的数学背景,而不是机器学习本身。我们将不讨论具体的机器学习模型或算法,除非可能通过强调数学概念的相关性。该文件的早期版本不包括校样。我们已开始在有助于理解的相当短的证明里加上证明。这些证明不是cs189的必要背景,但可以用来加深读者的理解。

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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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随着机器学习越来越多地被用于发现模式、进行分析和做出决策——投资于吸引更多的利益相关者加入是至关重要的。这本关于机器学习中的Python项目的书试图做到这一点:为今天和明天的开发人员提供工具,他们可以使用这些工具更好地理解、评估和塑造机器学习,以帮助确保它为我们所有人服务。

如果你还没有Python编程环境,这本书将为你提供一个,然后在“机器学习导论”一章中为你提供一个机器学习的概念理解。接下来是三个Python机器学习项目。它们将帮助你创建一个机器学习分类器,建立一个神经网络来识别手写数字,并通过为Atari构建一个机器人来给你一个深度强化学习的背景知识。

Python机器学习项目

  1. 前言
  2. 设置Python编程环境 3.机器学习入门
  3. 如何用Scikitlearn在Python中构建机器学习分类器
  4. 如何建立基于Tensorflow的神经网络识别手写数字
  5. 深度强化学习的偏差-方差: 如何用OpenAI Gym为Atari构建一个机器人

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