机器学习中复杂的统计数据让许多开发人员感到担忧。了解统计学可以帮助你建立强大的机器学习模型,针对给定的问题陈述进行优化。这本书将教你所有需要执行复杂的统计计算所需的机器学习。您将获得有关监督学习、非监督学习、强化学习等统计信息。了解真实世界的例子,讨论机器学习的统计方面,并熟悉它。您还将设计用于执行诸如模型、参数拟合、回归、分类、密度收集等任务的程序。

到本书结束时,你将掌握机器学习所需的统计数据,并能够将你的新技能应用于任何类型的行业问题。

成为VIP会员查看完整内容
0
55

相关内容

“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

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等

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。

成为VIP会员查看完整内容
0
51

统计学是关于可观测现象的数学建模,使用随机模型,以及分析数据:估计模型的参数和检验假设。在这些注释中,我们研究了各种评估和测试程序。我们考虑它们的理论性质,并研究各种最优化的概念。

成为VIP会员查看完整内容
0
49

强化学习技术是人工智能从感知智能向决策智能发展的关键技术之一;是基于控制论、心理学、生理学、认知科学、电脑科学等多学科交叉的新兴机器学习技术。

本书是学习和研究强化学习技术的重要参考书籍,作者是日本人工智能领域知名学者、东京大学杉山将教授。

全书将统计学习和强化学习结合,从模型无关策略迭代、模型无关策略搜索、模型相关强化学习三个技术路线角度,对强化学习函数估计中的基函数设计、样本重用以及策略搜索、模型估计等做了深入浅出的介绍。本书适合于从事人工智能和机器学习研究和应用的专家学者、技术人员、研究生阅读。

本书特色:

从现代机器学习的角度介绍了统计强化学习的基本概念和实用算法,为该领域提供了最新介绍。

涵盖了各种类型的强化学习方法,包括基于模型和无模型的方法、策略迭代和策略搜索方法。

涵盖了最近在数据挖掘和机器学习领域引入的方法,以便在强化学习和数据挖掘/机器学习研究人员之间提供系统桥梁。

呈现了最新的结果,包括强化学习的维数降低和风险敏感强化学习;介绍了许多示例来帮助读者理解强化学习技术的直观性和实用性。

成为VIP会员查看完整内容
0
49

如果您不熟悉基础知识,则机器学习可能是一个困难的主题。借助本书,您将获得统计编程语言R在机器学习中使用的入门原则的坚实基础。您将从回归等基础知识开始,然后进入神经网络等更高级的主题,最后深入研究像Caret这样的软件包在R世界中机器学习的前沿。

通过熟悉诸如理解回归模型和分类模型之间的差异之类的主题,您将能够解决一系列机器学习问题。知道何时使用特定模型可能意味着高精度模型与完全无用的模型之间的区别。本书提供了大量示例来构建机器学习的实用知识。

了解机器学习算法的主要部分: 认识到如何使用机器学习以简单的方式解决问题 找出何时使用某些机器学习算法与其他算法 了解如何使用最先进的软件包实施算法

成为VIP会员查看完整内容
0
32

“语言标注是自然语言处理的关键环节,但是它很少在计算语言学课程中被提及。这是第一本手把手讲解标注的书籍,从规范和设计到使用机器学习算法面面俱到。它必然成为本科和研究生的计算语言学课程的范本。” ——Nancy Ide Vassar学院的计算机科学教授

是时候创建属于你自己的用于机器学习的自然语言训练语料库了。无论你使用英语、汉语或者其他任何一种自然语言,本书都可以手把手地指导你一种经验证的标注开发周期——把元语添加到你的训练语料库中来帮助机器学习算法更有效工作的过程。你无需任何编程或者语言学方面的经验就可以上手。

通过每一步中的详细示例,你将学到“标注开发过程”是如何帮助你建模、标注、训练、测试、评估和修正你的训练语料库。你也将了解到一个实际标注项目的完整演示。

在收集你的数据集(语料库)之前定义一个清晰的标注目标 学习用于分析你的语料库中语言内容的工具 搭建用于你的标注项目的模型和规范 检查从基本的XML到语言标记框架这样一些不同的标注格式 创建适合于训练和测试机器学习算法的黄金标准语料库

选择用来处理你的标注数据的机器学习算法 评估测试结果并修正你的标注任务 学习如何使用用于标注文本和调整标注的轻量级软件

James Pustejovsky是Brandeis大学的教授,他在该大学的计算机科学系讲解和研究人工智能及计算语言学。

Amber Stubbs刚刚获得了Brandeis大学标注方法论的博士学位。她现在是SUNY Albany大学的博士后。

成为VIP会员查看完整内容
0
35

本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念,介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式,引出统计学中与数据科学相关的关键概念;解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度,并给出原因。

统计方法是数据科学的关键部分,但很少有数据科学家有任何正式的统计培训。关于基本统计的课程和书籍很少从数据科学的角度涵盖这个主题。这本实用指南解释了如何将各种统计方法应用到数据科学中,告诉你如何避免它们被误用,并就什么是重要的、什么是不重要的给出建议。

许多数据科学资源包含了统计方法,但缺乏更深层次的统计视角。如果您熟悉R编程语言,并且对统计学有一定的了解,那么本文的快速引用将以一种可访问、可读的格式填补空白。

通过这本书,你会学到:

  • 为什么探索性数据分析是数据科学的一个关键的初步步骤
  • 随机抽样如何在大数据的情况下减少偏差并产生更高质量的数据集
  • 实验设计的原则如何为问题提供明确的答案
  • 如何使用回归估计结果和检测异常
  • 用于预测记录所属类别的关键分类技术
  • 从数据中“学习”的统计机器学习方法
  • 从无标记数据中提取意义的无监督学习方法

https://www.oreilly.com/library/view/practical-statistics-for/9781491952955/

成为VIP会员查看完整内容
0
51

这本书的第五版继续讲述如何运用概率论来深入了解真实日常的统计问题。这本书是为工程、计算机科学、数学、统计和自然科学的学生编写的统计学、概率论和统计的入门课程。因此,它假定有基本的微积分知识。

第一章介绍了统计学的简要介绍,介绍了它的两个分支:描述统计学和推理统计学,以及这门学科的简短历史和一些人,他们的早期工作为今天的工作提供了基础。

第二章将讨论描述性统计的主题。本章展示了描述数据集的图表和表格,以及用于总结数据集某些关键属性的数量。

为了能够从数据中得出结论,有必要了解数据的来源。例如,人们常常假定这些数据是来自某个总体的“随机样本”。为了确切地理解这意味着什么,以及它的结果对于将样本数据的性质与整个总体的性质联系起来有什么意义,有必要对概率有一些了解,这就是第三章的主题。本章介绍了概率实验的思想,解释了事件概率的概念,并给出了概率的公理。

我们在第四章继续研究概率,它处理随机变量和期望的重要概念,在第五章,考虑一些在应用中经常发生的特殊类型的随机变量。给出了二项式、泊松、超几何、正规、均匀、伽玛、卡方、t和F等随机变量。

成为VIP会员查看完整内容
2
145

本书涵盖了这些领域中使用Python模块演示的概率、统计和机器学习的关键思想。整本书包括所有的图形和数值结果,都可以使用Python代码及其相关的Jupyter/IPython Notebooks。作者通过使用多种分析方法和Python代码的有意义的示例,开发了机器学习中的关键直觉,从而将理论概念与具体实现联系起来。现代Python模块(如panda、y和Scikit-learn)用于模拟和可视化重要的机器学习概念,如偏差/方差权衡、交叉验证和正则化。许多抽象的数学思想,如概率论中的收敛性,都得到了发展,并用数值例子加以说明。本书适合任何具有概率、统计或机器学习的本科生,以及具有Python编程的基本知识的人。

成为VIP会员查看完整内容
0
163

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。

成为VIP会员查看完整内容
0
130
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
51+阅读 · 5月4日
专知会员服务
49+阅读 · 3月25日
专知会员服务
140+阅读 · 2月25日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月31日
专知会员服务
145+阅读 · 2020年7月28日
专知会员服务
163+阅读 · 2020年6月3日
专知会员服务
130+阅读 · 2020年5月2日
相关论文
Improving Question Answering Model Robustness with Synthetic Adversarial Data Generation
Max Bartolo,Tristan Thrush,Robin Jia,Sebastian Riedel,Pontus Stenetorp,Douwe Kiela
0+阅读 · 9月16日
Imitation by Predicting Observations
Andrew Jaegle,Yury Sulsky,Arun Ahuja,Jake Bruce,Rob Fergus,Greg Wayne
3+阅读 · 7月8日
Text-to-Image Synthesis Based on Machine Generated Captions
Marco Menardi,Alex Falcon,Saida S. Mohamed,Lorenzo Seidenari,Giuseppe Serra,Alberto Del Bimbo,Carlo Tasso
3+阅读 · 2019年10月9日
Joseph Y. Halpern
5+阅读 · 2019年9月30日
Generating Question Relevant Captions to Aid Visual Question Answering
Jialin Wu,Zeyuan Hu,Raymond J. Mooney
5+阅读 · 2019年9月9日
Liang Sun,Bing Li,Chunfeng Yuan,Zhengjun Zha,Weiming Hu
4+阅读 · 2019年5月8日
Nocaps: novel object captioning at scale
Harsh Agrawal,Karan Desai,Xinlei Chen,Rishabh Jain,Dhruv Batra,Devi Parikh,Stefan Lee,Peter Anderson
6+阅读 · 2018年12月20日
Qingzhong Wang,Antoni B. Chan
21+阅读 · 2018年5月23日
Jialin Wu,Zeyuan Hu,Raymond J. Mooney
6+阅读 · 2018年5月22日
Othman Sbai,Mohamed Elhoseiny,Antoine Bordes,Yann LeCun,Camille Couprie
3+阅读 · 2018年4月3日
Top