这是第一本介绍随机过程贝叶斯推理程序的书。贝叶斯方法有明显的优势(包括对先验信息的最佳利用)。最初,这本书以贝叶斯推理的简要回顾开始,并使用了许多与随机过程分析相关的例子,包括四种主要类型,即离散时间和离散状态空间以及连续时间和连续状态空间。然后介绍了理解随机过程所必需的要素,接着是专门用于此类过程的贝叶斯分析的章节。重要的是,这一章专门讨论随机过程中的基本概念。本文详细描述了离散时间马尔可夫链、马尔可夫跳跃过程、常规过程(如布朗运动和奥恩斯坦-乌伦贝克过程)、传统时间序列以及点过程和空间过程的贝叶斯推理(估计、检验假设和预测)。书中着重强调了许多来自生物学和其他科学学科的例子。为了分析随机过程,它将使用R和WinBUGS。

http://dl.booktolearn.com/ebooks2/science/statistics/9781138196131_Bayesian_Inference_for_Stochastic_Processes_52c4.pdf

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贝叶斯推断(BAYESIAN INFERENCE)是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是,为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。

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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前言 在这本书中,我们从图形模型的基础知识、它们的类型、为什么使用它们以及它们解决了什么类型的问题开始。然后我们在图形模型的上下文中探索子问题,例如它们的表示、构建它们、学习它们的结构和参数,以及使用它们回答我们的推理查询。

这本书试图提供足够的理论信息,然后使用代码示例窥视幕后,以了解一些算法是如何实现的。代码示例还提供了一个方便的模板,用于构建图形模型和回答概率查询。在文献中描述的许多种类的图形模型中,这本书主要关注离散贝叶斯网络,偶尔也有来自马尔科夫网络的例子。

内容概述

  • 第一章:概率论,涵盖了理解图形模型所需的概率论的概念。

  • 第2章:有向图形模型,提供了关于贝叶斯网络的信息,他们的属性相关的独立性,条件独立性,和D分离。本章使用代码片段加载贝叶斯网络并理解其独立性。

  • 第三章:无向图模型,介绍了马尔可夫网络的性质,马尔可夫网络与贝叶斯网络的区别,以及马尔可夫网络的独立性。

  • 第四章:结构学习,涵盖了使用数据集来推断贝叶斯网络结构的多种方法。我们还学习了结构学习的计算复杂性,并在本章使用代码片段来学习抽样数据集中给出的结构。

  • 第5章:参数学习,介绍了参数学习的最大似然法和贝叶斯方法。

  • 第6章:使用图形模型的精确推理,解释了精确推理的变量消除算法,并探索了使用相同算法回答我们的推理查询的代码片段。

  • 第7章:近似推理方法,探讨了网络太大而无法进行精确推理的近似推理。我们还将通过在马尔科夫网络上使用循环信念传播运行近似推论的代码样本。

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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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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。

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题目

Fundamentals of Graphics Using

简介

本书介绍了2D和3D图形的基本概念和原理,是为学习图形和/或多媒体相关主题的本科生和研究生编写的。 关于图形的大多数书籍都使用C编程环境来说明实际的实现。 本书偏离了这种常规做法,并说明了为此目的使用MATLAB®的情况。 MathWorks,Inc.的MATLAB是一种数据分析和可视化工具,适用于算法开发和仿真应用。 MATLAB的优点之一是它包含内置函数的大型库,与其他当代编程环境相比,该库可用于减少程序开发时间。 假定该学生具有MATLAB的基本知识,尤其是各种矩阵运算和绘图功能。 提供了MATLAB代码,作为对特定示例的解答,读者可以简单地复制并粘贴代码来执行它们。 通常,代码显示预期结果的答案,例如曲线方程,混合函数和变换矩阵,并绘制最终结果以提供解决方案的直观表示。 本书的目的是,首先,演示如何使用MATLAB解决图形问题,其次,通过可视化表示和实际示例,帮助学生获得有关主题的深入知识。

本书大致分为两个部分:2D图形和3D图形,尽管在某些地方这两个概念重叠在一起主要是为了突出它们之间的差异,或者是为了使用较简单的概念使读者为更复杂的概念做准备。

本书的第一部分主要讨论与2D图形有关的概念和问题,涵盖了五章:(1)内插样条线,(2)混合函数和混合样条线,(3)近似样条线,(4)2D变换, (5)样条曲线属性。

第1章介绍了各种类型的插值样条及其使用多项式的表示。 详细讨论了样条方程的推导原理以及所涉及的矩阵代数的理论概念,然后通过数值示例和MATLAB代码来说明过程。 在大多数示例后均附有图形化图表,以使读者能够直观地看到方程式如何根据给定的起点,终点和其他相关参数转换为相应的曲线。 本章还重点介绍了使用线性,二次方和三次方变体的样条方程的标准或空间形式以及参数形式的这些过程的差异。

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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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简单易懂,读起来很有趣,介绍Python对于初学者和语言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic带您从基础知识到更复杂和更多样的主题,混合教程和烹饪书风格的代码配方来解释Python 3中的概念。章节结尾的练习可以帮助你练习所学的内容。

您将获得该语言的坚实基础,包括测试、调试、代码重用和其他开发技巧的最佳实践。本书还向您展示了如何使用各种Python工具和开放源码包将Python用于商业、科学和艺术领域的应用程序。

  • 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作
  • 在Python的内置数据结构中使用数据协商技术
  • 探索Python代码结构,包括函数的使用
  • 用Python编写大型程序,包括模块和包
  • 深入研究对象、类和其他面向对象的特性
  • 检查从平面文件到关系数据库和NoSQL的存储
  • 使用Python构建web客户机、服务器、api和服务
  • 管理系统任务,如程序、进程和线程
  • 了解并发性和网络编程的基础知识

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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。

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概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简明地表示和最佳地预测数据问题中的值。

图模型为我们提供了在数据中发现复杂模式的技术,广泛应用于语音识别、信息提取、图像分割和基因调控网络建模等领域。

这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一整章是关于朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型的。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。

你会学到什么

  • 掌握概率论和图论的基本知识
  • 使用马尔可夫网络
  • 实现贝叶斯网络
  • 图模型中的精确推理技术,如变量消除算法
  • 了解图模型中的近似推理技术,如消息传递算法

图模型中的示例算法 通过真实的例子来掌握朴素贝叶斯的细节 使用Python中的各种库部署PGMs 获得隐马尔可夫模型的工作细节与现实世界的例子

详细 概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简洁地表示和最佳地预测数据问题中的值。在现实问题中,往往很难选择合适的图模型和合适的推理算法,这对计算时间和精度有很大的影响。因此,了解这些算法的工作细节是至关重要的。

这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一个完整的章节专门讨论最广泛使用的网络朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型(HMMs)。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。

风格和方法 一个易于遵循的指南,帮助您理解概率图模型使用简单的例子和大量的代码例子,重点放在更广泛使用的模型。

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本备忘单是机器学习手册的浓缩版,包含了许多关于机器学习的经典方程和图表,旨在帮助您快速回忆起机器学习中的知识和思想。

这个备忘单有两个显著的优点:

  1. 清晰的符号。数学公式使用了许多令人困惑的符号。例如,X可以是一个集合,一个随机变量,或者一个矩阵。这是非常混乱的,使读者很难理解数学公式的意义。本备忘单试图规范符号的使用,所有符号都有明确的预先定义,请参见小节。

  2. 更少的思维跳跃。在许多机器学习的书籍中,作者省略了数学证明过程中的一些中间步骤,这可能会节省一些空间,但是会给读者理解这个公式带来困难,读者会在中间迷失。

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