本书通过有监督、无监督和高级学习技术提供了对机器学习算法的概念理解。本书包括四个部分:基础、监督学习、非监督学习和高级学习。第一部分提供了基础材料、背景和简单的机器学习算法,为学习机器学习算法做准备。第二部分和第三部分提供了对监督学习算法和作为核心部分的无监督学习算法的理解。最后一部分提供了先进的机器学习算法:集成学习、半监督学习、时序学习和强化学习。

提供两种学习算法的全面覆盖: 监督和无监督学习; 概述用于解决分类、回归和聚类的计算范例; 具有构建新一代机器学习的基本技术。

这本书是关于机器学习的概念,理论和算法。在第一部分中,我们通过探索学习理论、评估方案和简单的机器学习算法,提供了关于机器学习的基本知识。在第二和第三部分中,我们将监督学习算法描述为分类和回归任务的方法,而无监督学习算法描述为聚类任务的方法。在第四部分,我们讨论了特殊类型的学习算法,并将监督算法和非监督算法的混合作为进一步的研究。读者需要线性代数和向量微积分的基本知识来理解机器学习算法,其中输入数据总是以数字向量的形式给出。

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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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学习使用Python分析数据和预测结果的更简单和更有效的方法

Python机器学习教程展示了通过关注两个核心机器学习算法家族来成功分析数据,本书能够提供工作机制的完整描述,以及使用特定的、可破解的代码来说明机制的示例。算法用简单的术语解释,没有复杂的数学,并使用Python应用,指导算法选择,数据准备,并在实践中使用训练过的模型。您将学习一套核心的Python编程技术,各种构建预测模型的方法,以及如何测量每个模型的性能,以确保使用正确的模型。关于线性回归和集成方法的章节深入研究了每种算法,你可以使用书中的示例代码来开发你自己的数据分析解决方案。

机器学习算法是数据分析和可视化的核心。在过去,这些方法需要深厚的数学和统计学背景,通常需要结合专门的R编程语言。这本书演示了机器学习可以如何实现使用更广泛的使用和可访问的Python编程语言。

使用线性和集成算法族预测结果

建立可以解决一系列简单和复杂问题的预测模型

使用Python应用核心机器学习算法

直接使用示例代码构建自定义解决方案

机器学习不需要复杂和高度专业化。Python使用了更简单、有效和经过良好测试的方法,使这项技术更容易为更广泛的受众所接受。Python中的机器学习将向您展示如何做到这一点,而不需要广泛的数学或统计背景。

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线性代数是计算和数据科学家的基本工具之一。这本书“高级线性代数:基础到前沿”(ALAFF)是一个替代传统高级线性代数的计算研究生课程。重点是数值线性代数,研究理论、算法和计算机算法如何相互作用。这些材料通过将文本、视频、练习和编程交织在一起来保持学习者的参与性。

我们在不同的设置中使用了这些材料。这是我们在德克萨斯大学奥斯汀分校名为“数值分析:线性代数”的课程的主要资源,该课程由计算机科学、数学、统计和数据科学、机械工程以及计算科学、工程和数学研究生课程提供。这门课程也通过UT-Austin计算机科学硕士在线课程提供“高级线性代数计算”。最后,它是edX平台上名为“高级线性代数:基础到前沿”的大规模在线开放课程(MOOC)的基础。我们希望其他人可以将ALAFF材料重新用于其他学习设置,无论是整体还是部分。

为了退怕学习者,我们采取了传统的主题的数字线性代数课程,并组织成三部分。正交性,求解线性系统,以及代数特征值问题。

  • 第一部分:正交性探讨了正交性(包括规范的处理、正交空间、奇异值分解(SVD)和解决线性最小二乘问题)。我们从这些主题开始,因为它们是其他课程的先决知识,学生们经常与高等线性代数并行(甚至在此之前)进行学习。

  • 第二部分:求解线性系统集中在所谓的直接和迭代方法,同时也引入了数值稳定性的概念,它量化和限定了在问题的原始陈述中引入的误差和/或在计算机算法中发生的舍入如何影响计算的正确性。

  • 第三部分:代数特征值问题,重点是计算矩阵的特征值和特征向量的理论和实践。这和对角化矩阵是密切相关的。推广了求解特征值问题的实用算法,使其可以用于奇异值分解的计算。本部分和本课程以在现代计算机上执行矩阵计算时如何实现高性能的讨论结束。

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这本书介绍了金融中的机器学习方法。它为量化金融提出了一个统一的处理机器学习和各种统计计算学科,如金融计量经济学和离散时间随机控制,并强调为金融数据建模和决策如何进行理论和假设检验做出算法的选择。随着计算资源和数据集的增加,机器学习已经成为金融业的一项重要技能。这本书是为在金融计量经济学,金融数学和应用统计学的高级研究生和学者写的,此外还包括在定量金融领域的定量和数据科学家。

金融中的机器学习:从理论到实践分为三个部分,每个部分包括理论和应用。第一篇从贝叶斯和频率论的角度介绍了对横断面数据的监督学习。更高级的材料强调神经网络,包括深度学习,以及高斯过程,在投资管理和衍生建模的例子。第二部分介绍了时间序列数据的监督学习,这是金融领域最常用的数据类型,并举例说明了交易、随机波动和固定收益模型。最后,第三部分介绍了强化学习及其在交易、投资和财富管理中的应用。还提供了Python代码示例,以支持读者对方法和应用的理解。这本书还包括超过80个数学和编程练习例子,与工作的解决方案可提供给教师。作为这一新兴领域研究的桥梁,最后一章从研究人员的角度介绍了金融机器学习的前沿,强调了统计物理中有多少众所周知的概念可能会作为金融机器学习的重要方法出现。

https://www.springer.com/gp/book/9783030410674

代码: https://github.com/mfrdixon/ML_Finance_Codes

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《通向人工智能之路》向读者介绍了机器学习的关键概念,讨论了机器使用数据产生的预测的潜在应用和局限性,并为学者、律师和政策制定者之间关于如何明智地使用和管理它的辩论提供了信息。技术人员还将从过去120年与问责制、可解释性和有偏见的数据的法律斗争中汲取有用的经验教训。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-43582-0#about

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这本书是关于运用机器和深度学习来解决石油和天然气行业的一些挑战。这本书开篇简要讨论石油和天然气勘探和生产生命周期中不同阶段的数据流工业操作。这导致了对一些有趣问题的调查,这些问题很适合应用机器和深度学习方法。最初的章节提供了Python编程语言的基础知识,该语言用于实现算法;接下来是监督和非监督机器学习概念的概述。作者提供了使用开源数据集的行业示例以及对算法的实际解释,但没有深入研究所使用算法的理论方面。石油和天然气行业中的机器学习涵盖了包括地球物理(地震解释)、地质建模、油藏工程和生产工程在内的各种行业主题。

在本书中,重点在于提供一种实用的方法,提供用于实现机器的逐步解释和代码示例,以及用于解决油气行业现实问题的深度学习算法。

你将学到什么

  • 了解石油和天然气行业的端到端的行业生命周期和数据流
  • 了解计算机编程和机器的基本概念,以及实现所使用的算法所需的深度学习
  • 研究一些有趣的行业问题,这些问题很有可能被机器和深度学习解决
  • 发现在石油和天然气行业中执行机器和深度学习项目的实际考虑和挑战

这本书是给谁的

  • 石油和天然气行业的专业人员,他们可以受益于对机器的实际理解和解决现实问题的深度学习方法。
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通过使用Python开发用例,全面了解监督学习算法您将学习监督学习概念、Python代码、数据集、最佳实践、常见问题和缺陷的解决方案,以及实现结构化、文本和图像数据集算法的实践知识。

你将从介绍机器学习开始,强调监督学习、半监督学习和非监督学习之间的区别。在接下来的章节中,你将学习回归和分类问题,它们背后的数学,像线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯等算法,以及像随机森林、支持向量机、梯度增强和神经网络等高级算法。提供了所有算法的Python实现。最后,您将得到一个端到端模型开发流程,包括模型的部署和维护。在阅读了Python的监督学习之后,你将会对监督学习和它的实际实现有一个广泛的理解,并且能够以一种创新的方式运行代码和扩展它。

你将学习:

  • 回顾使用Python进行监督学习的基本构建块和概念
  • 为结构化数据以及文本和图像开发监督学习解决方案
  • 解决围绕过拟合、特征工程、数据清理和建立最佳拟合模型的交叉验证的问题
  • 理解从业务问题定义到模型部署和模型维护的端到端模型周期
  • 在使用Python创建监督学习模型时,避免常见的缺陷并遵循最佳实践

这本书是给谁的

  • 对监督学习的最佳实践和标准感兴趣,并使用分类算法和回归技术来开发预测模型的数据科学家或数据分析师。

https://www.apress.com/gp/book/9781484261552

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为工程师写的机器学习简介(A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers)

https://arxiv.org/abs/1709.02840

摘要

本专著的目标是介绍机器学习领域内的关键概念、算法和理论框架,涵盖了监督学习与无监督学习、统计学习理论、概率图模型和近似推断等方向。本专著的目标读者是具有概率学和线性代数背景的电气工程师。本书基于第一原理(first principle)写作,并按照有清晰定义的分类方式对其中的主要思想进行了组织,其中的类别包含鉴别式模型和生成式模型、频率论者和贝叶斯方法、准确推断和近似推断、有向模型和无向模型、凸优化和非凸优化。本书中的数学框架使用了信息论的描述方式,以便工具具有统一性。书中提供了简单且可重复的数值示例,以便读者了解相关的关键动机和结论。本专著的目的并不是要为每个特定类别中已有的大量解决方案提供详尽的细节描述(这些描述读者可参阅教科书和论文了解),而是为了给工程师提供一个切入点,以便他们能借此进一步深入机器学习相关文献。

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通过机器学习的实际操作指南深入挖掘数据

机器学习: 为开发人员和技术专业人员提供实践指导和全编码的工作示例,用于开发人员和技术专业人员使用的最常见的机器学习技术。这本书包含了每一个ML变体的详细分析,解释了它是如何工作的,以及如何在特定的行业中使用它,允许读者在阅读过程中将所介绍的技术融入到他们自己的工作中。机器学习的一个核心内容是对数据准备的强烈关注,对各种类型的学习算法的全面探索说明了适当的工具如何能够帮助任何开发人员从现有数据中提取信息和见解。这本书包括一个完整的补充教师的材料,以方便在课堂上使用,使这一资源有用的学生和作为一个专业的参考。

机器学习的核心是一种基于数学和算法的技术,它是历史数据挖掘和现代大数据科学的基础。对大数据的科学分析需要机器学习的工作知识,它根据从训练数据中获得的已知属性形成预测。机器学习是一个容易理解的,全面的指导,为非数学家,提供明确的指导,让读者:

  • 学习机器学习的语言,包括Hadoop、Mahout和Weka
  • 了解决策树、贝叶斯网络和人工神经网络
  • 实现关联规则、实时和批量学习
  • 为安全、有效和高效的机器学习制定战略计划

通过学习构建一个可以从数据中学习的系统,读者可以在各个行业中增加他们的效用。机器学习是深度数据分析和可视化的核心,随着企业发现隐藏在现有数据中的金矿,这一领域的需求越来越大。对于涉及数据科学的技术专业人员,机器学习:为开发人员和技术专业人员提供深入挖掘所需的技能和技术。

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获得高级数据分析概念的广泛基础,并发现数据库中的最新革命,如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。这本书讨论了如何实现ETL技术,包括主题爬行,这是应用在诸如高频算法交易和面向目标的对话系统等领域。您还将看到机器学习概念的示例,如半监督学习、深度学习和NLP。使用Python的高级数据分析还包括时间序列和主成分分析等重要的传统数据分析技术。

读完这本书,你将对分析项目的每个技术方面都有了经验。您将了解使用Python代码的概念,并提供在您自己的项目中使用的示例。

你会学到什么

  • 使用数据分析技术,如分类、聚类、回归和预测
  • 处理结构化和非结构化数据、ETL技术以及不同类型的数据库,如Neo4j、Elasticsearch、MongoDB和M- ySQL
  • 考察不同的大数据框架,包括Hadoop和Spark
  • 发现先进的机器学习概念,如半监督学习,深度学习,和NLP

这本书是给谁看的

对数据分析领域感兴趣的数据科学家和软件开发人员。

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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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