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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这本书调研了大约20世纪90年代末机器学习的许多重要课题。我的意图是在理论和实践之间寻求一个中间桥梁带。笔记集中在机器学习的重要思想上——它既不是一本实践手册,也不是一个理论证明的概要。我的目标是为读者提供充分的准备,使一些关于机器学习的广泛文献易于理解。草稿只有200多页(包括扉页)。

这本书集中在机器学习的重要思想上。对于我所陈述的许多定理,我并没有给出证明,但对于形式的证明,我确实给出了可信的论据和引用。而且,我没有讨论许多在应用中具有实际重要性的问题;这本书不是机器学习实践手册。相反,我的目标是为读者提供充分的准备,使大量关于机器学习的文献易于理解。

学习,就像智力一样,涵盖了如此广泛的过程,很难精确定义。词典的定义包括这样的短语:“通过学习、指导或经验获得知识、或理解、或技能”和“通过经验改变行为倾向”。动物学家和心理学家研究动物和人类的学习。在这本书中,我们关注的是机器学习。动物和机器学习之间有一些相似之处。当然,机器学习的许多技术都来自心理学家的努力,他们通过计算模型使动物和人类学习的理论更加精确。机器学习研究人员正在探索的概念和技术似乎也可能阐明生物学习的某些方面。

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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。

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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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本书将侧重于统计学习和序列预测(在线学习)的理论方面。在本笔记的第一部分,我们将使用经典的工具:集中不等式、随机平均、覆盖数字和组合参数来分析学习的i.i.d.数据。然后,我们将重点放在序列预测上,并开发许多用于在此场景中学习的相同工具。后一部分是基于最近的研究,并提出了进一步研究的方向。我们在整个课程中强调的极大极小方法,提供了一种比较学习问题的系统方法。除了理论分析,我们将讨论学习算法,特别是学习和优化之间的重要联系。我们的框架将处理开发接近最优和计算效率的算法。我们将用矩阵补全、链路预测等问题来说明这一点。如果时间允许,我们将深入了解信息理论和博弈论,并展示我们的新工具如何无缝地产生许多有趣的结果。

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机器学习简明指南,不可错过!

A Machine Learning Primer

亚马逊研究科学家Mihail Eric关于机器学习实践重要经验。包括监督学习、机器学习实践、无监督学习以及深度学习。具体为:

监督学习

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 朴素贝叶斯
  • 支持向量机
  • 决策树
  • K-近邻

机器学习实践

  • 偏差-方差权衡
  • 如何选择模型
  • 如何选择特征
  • 正则化你的模型
  • 模型集成
  • 评价指标

无监督学习

  • 市场篮子分析
  • K均值聚类
  • 主成分分析

深度学习

  • 前向神经网络
  • 神经网络实践
  • 卷积神经网络
  • 循环神经网络
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Python中的数据科学和分析是为学术和商业环境中的数据科学和数据分析从业者设计的。其目的是通过使用Python开发的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向读者介绍数据科学中使用的主要概念。鉴于Python最近在数据科学社区的流行,它的使用特别有趣。有经验的程序员和新手都可以使用这本书。

本书的组织方式是各个章节相互独立,这样读者就可以放心地使用其中的内容作为参考。这本书从过程和获得的结果的角度讨论了什么是数据科学和分析。还介绍了Python的重要特性,包括Python入门。机器学习、模式识别和人工智能的基本元素在书的其余部分使用的算法和实现的基础上也出现在书的第一部分。

本书的第二部分介绍了使用Python、聚类技术和分类算法的回归分析。层次聚类、决策树和集成技术,以及降维技术和推荐系统也被探讨。书的最后一部分讨论了支持向量机算法和内核技巧。

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管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
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关于大数据技术的信息很多,但将这些技术拼接到端到端企业数据平台是一项艰巨的任务,没有得到广泛的讨论。通过这本实用的书,您将学习如何在本地和云中构建大数据基础设施,并成功地构建一个现代数据平台。

本书非常适合企业架构师、IT经理、应用程序架构师和数据工程师,它向您展示了如何克服Hadoop项目期间出现的许多挑战。在深入了解以下内容之前,您将在一个彻底的技术入门中探索Hadoop和大数据领域中可用的大量工具:

  • 基础设施: 查看现代数据平台中的所有组件层,从服务器到数据中心,为企业中的数据建立坚实的基础

-平台: 了解部署、操作、安全性、高可用性和灾难恢复的各个方面,以及将平台与企业IT的其他部分集成在一起所需了解的所有内容

  • 将Hadoop带到云端: 学习在云中运行大数据平台的重要架构方面,同时保持企业安全性和高可用性
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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。

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本书通过提供真实的案例研究和示例,为使用Python库进行机器学习提供了坚实的基础。它涵盖了诸如机器学习基础、Python入门、描述性分析和预测分析等主题。包括高级机器学习概念,如决策树学习、随机森林、增强、推荐系统和文本分析。这本书在理论理解和实际应用之间采取了一种平衡的方法。所有的主题都包括真实世界的例子,并提供如何探索、构建、评估和优化机器学习模型的逐步方法。

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Machine Learning using Python by Manaranjan Pradhan.pdf
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