本文采用了一种独特的机器学习方法,它包含了对进行研究、开发产品、修补和玩耍所必需的所有基本概念的全新的、直观的、但又严谨的描述。通过优先考虑几何直观,算法思维,和实际应用的学科,包括计算机视觉,自然语言处理,经济学,神经科学,推荐系统,物理,和生物学,这篇文章为读者提供了一个清晰的理解基础材料以及实际工具需要解决现实世界的问题。通过深入的Python和基于MATLAB/ octave的计算练习,以及对前沿数值优化技术的完整处理,这是学生的基本资源,也是从事机器学习、计算机科学、电子工程、信号处理和数值优化的研究人员和实践者的理想参考。其他资源包括补充讨论主题、代码演示和练习,可以在官方教材网站mlrefined.com上找到。

  • 建立在清晰的几何直觉上的讲述
  • 最先进的数值优化技术的独特处理
  • 逻辑回归和支持向量机的融合介绍
  • 将功能设计和学习作为主要主题
  • 通过函数逼近的视角,先进主题的无与伦比的呈现
  • 深度神经网络和核方法的细化描述
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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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这本书全面介绍优化工程系统设计的实用算法。这本书从工程的角度进行优化,其目标是设计一个系统来优化受约束的一组指标。读者将学习一系列挑战的计算方法,包括高维搜索空间,处理有多个竞争目标的问题,以及适应指标中的不确定性。图表、例子和练习传达了数学方法背后的直觉。文本提供了Julia编程语言的具体实现。

https://mitpress.mit.edu/books/algorithms-optimization

许多学科的核心都涉及到优化。在物理学中,系统被驱动到他们的最低能量状态服从物理定律。在商业上,公司的目标是股东价值最大化。在生物学中,越健康的生物体越有可能生存下来。这本书将从工程的角度关注优化,目标是设计一个系统来优化受约束的一组指标。这个系统可以是一个复杂的物理系统,比如飞机,也可以是一个简单的结构,比如自行车车架。这个系统甚至可能不是物理的;例如,我们可能会有兴趣为自动化车辆设计一个控制系统,或设计一个计算机视觉系统来检测肿瘤活检的图像是否为癌。我们希望这些系统能运行得尽可能好。根据应用程序的不同,相关的度量可能包括效率、安全性和准确性。对设计的限制可能包括成本、重量和结构坚固性。

这本书是关于优化的算法,或计算过程。给定系统设计的一些表示,如编码机翼几何的一组数字,这些算法将告诉我们如何搜索空间的可能设计,以找到最好的一个。根据应用程序的不同,这种搜索可能涉及运行物理实验,比如风洞测试,也可能涉及计算解析表达式或运行计算机模拟。我们将讨论解决各种挑战的计算方法,例如如何搜索高维空间,处理有多个竞争目标的问题,以及适应指标中的不确定性。

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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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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库,演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例,您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。

所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容,在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识,因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时,编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整,补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能,以理解和应用复杂的机器学习算法。

对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说,Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识,这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。

你将学习

  • 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
  • 将数据操作为向量和矩阵,以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
  • 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
  • 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式

这本书是给谁的

  • 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域,而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易,尽管任何人都可以从这本书获益。
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机器学习已经成为许多商业应用和研究项目中不可或缺的一部分,但这一领域并不仅限于拥有广泛研究团队的大公司。如果您使用Python,即使是初学者,这本书也会教你构建自己的机器学习解决方案的实用方法。今天,有了所有可用的数据,机器学习应用程序只受限于你的想象力。

您将学习使用Python和scikit-learn库创建成功的机器学习应用程序所需的步骤。两位作者安德烈亚斯•穆勒(Andreas Muller)和萨拉•圭多(Sarah Guido)关注的是使用机器学习算法的实践层面,而不是背后的数学。熟悉NumPy和matplotlib库将有助于您从本书获得更多信息。

通过这本书,你会学到 :

  • 机器学习的基本概念和应用
  • 广泛应用的机器学习算法的优缺点
  • 如何表示机器学习处理过的数据,包括关注哪些数据方面
  • 先进的模型评估和参数调整方法
  • 用于链接模型和封装工作流的管道概念
  • 处理文本数据的方法,包括特定于文本的处理技术
  • 提高机器学习和数据科学技能的建议
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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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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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数据结构和算法的更新、创新方法

这个权威的指南由其领域的专家组成的作者团队编写,它甚至解释了最困难的数学概念,这样您就可以清楚地理解c++中的数据结构和算法。

权威的作者团队采用面向对象的设计范式,使用c++作为实现语言,同时还提供基本算法的直觉和分析。

  • 提供一种独特的多媒体格式,学习基本的数据结构和算法
  • 允许您可视化关键的分析概念,了解该领域的最新见解,并进行数据结构设计
  • 为开发程序提供清晰的方法
  • 具有清晰,易于理解的写作风格,打破了即使是最困难的数学概念

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本书概述了现代数据科学重要的数学和数值基础。特别是,它涵盖了信号和图像处理(傅立叶、小波及其在去噪和压缩方面的应用)、成像科学(反问题、稀疏性、压缩感知)和机器学习(线性回归、逻辑分类、深度学习)的基础知识。重点是对方法学工具(特别是线性算子、非线性逼近、凸优化、最优传输)的数学上合理的阐述,以及如何将它们映射到高效的计算算法。

https://mathematical-tours.github.io/book/

它应该作为数据科学的数字导览的数学伴侣,它展示了Matlab/Python/Julia/R对这里所涵盖的所有概念的详细实现。

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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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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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