这本书目前作为补充为STAT 432的统计学习的介绍-在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟的统计学习的基础。

本文最初的重点是扩展ISL对使用R进行统计学习的介绍,主要是通过添加和修改现有代码。这一文本目前正变得更加独立。为什么?考虑到作者认为ISL是目前最好的本科教材之一,并且是STAT 432创建的驱动力之一,这是一个非常好的问题。然而,课程一旦创建,对内容的精确控制就变得非常有用。这篇课文的主要重点是满足学生在那门课上的需要。其中一些需要包括:

  • 附加的R代码示例和解释
  • 仿真研究
  • 数学的严密性,符合读者的背景
  • 与课程整体结构相匹配的书本结构

换句话说,本文试图复制统计学习介绍的最佳部分,统计学习的元素,和应用预测建模,这是最需要的一组学生。

    1. 预先条件
    1. (监督学习)回归
    1. 监督学习分类
    1. 无监督学习
    1. (统计学习)实践
    1. (统计学习)现代
    1. 附录
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这本书的前半部分快速而彻底地概述了Python的所有基础知识。你不需要任何以前的经验与编程开始,我们将教你一切你需要知道,一步一步。

第二部分着重于用Python以实用的方式解决有趣的、真实的问题。一旦你掌握了基础知识,你就会通过跟随我们的动手编程练习和项目迅速提高。

我们在书中的每一页都精心安排了漂亮的排版,代码示例的语法高亮显示,以及教学截图,这样你可以有效地处理和记忆信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本,Python编程语言在2020年发布的最新和最好的版本。简而言之,以下是你将学到的Python基础知识:Python 3的实用介绍:

安装和运行Python:在Windows、macOS或Linux上设置Python 3.9编码环境

  • 核心Python 3概念和约定:解释器会话、脚本、查找和修复代码bug、如何组织代码和构造Python程序、如何有效地学习和实践

  • Python 3.9基本原理:变量、基本数据类型、函数和循环、条件逻辑和控制流、字符串格式、列表/元组/字典、文件输入和输出、错误处理。

  • 中级Python概念:面向对象编程(OOP)、正则表达式、名称空间和作用域、异常处理、安装第三方包。

  • Python的实际使用:创建和修改PDF文件、使用数据库、从web下载和抓取内容、数据科学基础(科学计算和绘图)、图形用户界面和GUI编程。

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首先加速介绍R生态系统、编程语言和工具,包括R脚本和RStudio。通过使用许多例子和项目,这本书教你如何将数据导入R,以及如何使用R处理这些数据。一旦基础扎实,《实用R 4》的其余部分将深入具体的项目和例子,从使用R和LimeSurvey运行和分析调查开始。接下来,您将使用R和MouselabWeb执行高级统计分析。然后,您将看到在没有统计信息的情况下R如何工作,包括如何使用R自动化数据格式化、操作、报告和自定义函数。

本书的最后一部分讨论了在服务器上使用R;您将使用R构建一个脚本,该脚本可以运行RStudio服务器并监视报表源的更改,以便在发生更改时向用户发出警报。这个项目包括定期电子邮件提醒和推送通知。最后,您将使用R创建一个定制的个人最重要信息的每日纲要报告,例如天气报告、每日日历、待办事项等等。这演示了如何自动化这样一个过程,以便用户每天早上导航到相同的web页面并获得更新的报告。

你将学到什么

  • 设置并运行R脚本,包括在新机器上的安装以及下载和配置R
  • 使用RStudio Server将任何机器变成可从任何地方访问的强大数据分析平台
  • 编写基本的脚本并修改现有的脚本以满足自己的需要。
  • 在R中创建基本的HTML报告,根据需要插入信息
  • 构建一个基本的R包并发布它

这本书是给谁的

  • 建议您之前接触过统计学、编程和SAS,但不是必需的。
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这本书来自统计学习课程,这是一门统计机器学习的入门课程,面向具有一些微积分、线性代数和统计学背景的学生。这门课程的重点是监督学习:分类和回归。本课程将涵盖机器学习和数据科学中使用的一系列方法,包括:

  • 线性回归(包括岭回归和Lasso)
  • 通过logistic回归和k近邻进行分类
  • 线性和二次判别分析
  • 回归和分类树(包括套袋林和随机林)
  • Boosting
  • 神经网络和深度学习

这些方法将在整个课程中被研究并应用于来自各种应用的真实数据。课程还涵盖了一些重要的实际问题,如交叉验证、模型选择和偏方差权衡。课程包括理论(例如,推导和证明)以及实践(特别是实验室和小型项目)。实际部分将使用Python实现。

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这本教科书通过提供实用的建议,使用直接的例子,并提供相关应用的引人入胜的讨论,以一种容易理解的方式介绍了基本的机器学习概念。主要的主题包括贝叶斯分类器,最近邻分类器,线性和多项式分类器,决策树,神经网络,和支持向量机。后面的章节展示了如何通过“推进”的方式结合这些简单的工具,如何在更复杂的领域中利用它们,以及如何处理各种高级的实际问题。有一章专门介绍流行的遗传算法。

这个修订的版本包含关于工业中机器学习的实用应用的关键主题的三个全新的章节。这些章节研究了多标签域,无监督学习和它在深度学习中的使用,以及归纳逻辑编程的逻辑方法。许多章节已经被扩展,并且材料的呈现已经被增强。这本书包含了许多新的练习,许多解决的例子,深入的实验,和独立工作的计算机作业。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

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本书介绍了自由软件Python及其在统计数据分析中的应用。它涵盖了连续、离散和分类数据的常见统计测试,以及线性回归分析和生存分析和贝叶斯统计的主题。每个测试的Python解决方案的工作代码和数据,以及易于遵循的Python示例,可以被读者复制,并加强他们对主题的直接理解。随着Python生态系统的最新进展,Python已经成为科学计算的一种流行语言,为统计数据分析提供了一个强大的环境,并且是R的一个有趣的替代选择。本书面向硕士和博士学生,主要来自生命和医学科学,具有统计学的基本知识。由于该书还提供了一些统计方面的背景知识,因此任何想要执行统计数据分析的人都可以使用这本书。

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作为布尔逻辑的替代

虽然逻辑是理性推理的数学基础和计算的基本原理,但它仅限于信息既完整又确定的问题。然而,许多现实世界的问题,从金融投资到电子邮件过滤,本质上是不完整或不确定的。概率论和贝叶斯计算共同提供了一个处理不完整和不确定数据的框架。

不完全和不确定数据的决策工具和方法

贝叶斯编程强调概率是布尔逻辑的替代选择,它涵盖了为真实世界的应用程序构建概率程序的新方法。本书由设计并实现了一个高效概率推理引擎来解释贝叶斯程序的团队编写,书中提供了许多Python示例,这些示例也可以在一个补充网站上找到,该网站还提供了一个解释器,允许读者试验这种新的编程方法。

原则和建模

只需要一个基本的数学基础,本书的前两部分提出了一种新的方法来建立主观概率模型。作者介绍了贝叶斯编程的原理,并讨论了概率建模的良好实践。大量简单的例子突出了贝叶斯建模在不同领域的应用。

形式主义和算法

第三部分综合了已有的贝叶斯推理算法的工作,因为需要一个高效的贝叶斯推理引擎来自动化贝叶斯程序中的概率演算。对于想要了解贝叶斯编程的形式主义、主要的概率模型、贝叶斯推理的通用算法和学习问题的读者,本文提供了许多参考书目。

常见问题

第四部分连同词汇表包含了常见问题的答案。作者比较了贝叶斯规划和可能性理论,讨论了贝叶斯推理的计算复杂性,讨论了不完全性的不可约性,讨论了概率的主观主义和客观主义认识论。

贝叶斯计算机的第一步

创建一个完整的贝叶斯计算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的编程语言和新的硬件。本书着重于方法论和算法,描述了实现这一目标的第一步。它鼓励读者探索新兴领域,例如仿生计算,并开发新的编程语言和硬件架构。

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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】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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在过去的十年里,计算和信息技术突飞猛进。它带来了医学、生物学、金融和营销等各个领域的大量数据。理解这些数据的挑战导致了统计领域新工具的发展,并催生了数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多这些工具有共同的基础,但经常用不同的术语表示。这本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。虽然方法是统计的,但重点是概念而不是数学。许多例子都给出了,与自由使用彩色图形。它应该是统计学家和任何对科学或工业数据挖掘感兴趣的人的宝贵资源。这本书的覆盖面很广,从监督学习(预测)到非监督学习。许多主题包括神经网络、支持向量机、分类树和增强——这是任何一本书中对这个主题的首次全面论述。这个主要的新版本的特点,许多主题不包括在原来的,包括图形模型,随机森林,集成方法,最小角度回归和用于lasso的路径算法、非负矩阵分解和谱聚类。还有一章是关于“宽”数据的方法(p大于n),包括多重测试和错误发现率。Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman是斯坦福大学的统计学教授。他们是这一领域的杰出研究人员:Hastie和Tibshirani开发了广义可加性模型,并就此写了一本很受欢迎的书。Hastie在S-PLUS中编写了大量的统计建模软件,并发明了主曲线和曲面。Tibshirani提出了Lasso,并且是非常成功的Bootstrap介绍的合著者。弗里德曼是许多数据挖掘工具的共同发明者,包括CART、MARS和投影追踪。

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谷歌研究员Kevin Patrick Murphy撰写的经典机器学习图书,由MIT出版社出版,《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》,自2012年发行以来就奉为经典机器学习书目。本书内容完整,讲解详细,便于阅读,方便工程使用。最近作者在Github上发布了关于本书的Python代码,更加方便使用!本文附带1098页pdf下载。

Python配套代码

Github: https://github.com/probml/pyprobml

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