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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《R之书》是一本全面的入门指南,介绍了世界上最流行的统计分析编程语言R。即使你没有编程经验,只具备一些基本的数学基础,你也会发现开始有效地使用R进行统计分析所需要的一切。

您将从基础知识开始,比如如何处理数据和编写简单的程序,然后再转向更高级的主题,比如生成数据的统计摘要以及执行统计测试和建模。您还将学习如何使用R的基本图形工具和贡献的包(如ggplot2和ggvis)创建令人印象深刻的数据可视化,以及使用rgl包创建交互式3D可视化。

几十个动手练习(可下载的解决方案)带你从理论到实践,你学习:

  • R语言编程的基础,包括如何编写数据帧、创建函数、使用变量、语句和循环
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结合实际例子和练习的详细解释,这本书将为您提供一个坚实的统计和R的功能的深度理解。让R这本书成为你进入日益增长的数据分析世界的大门。

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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:

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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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Python,作为一门热门的语言,已经高居编程语言排行榜前三名,也是站长几年前学过的语言之一。当然咯,Python只是站长使用的语言之一,站长也相当熟悉Java、C++、PHP等语言。Python主要用于机器学习、爬虫、数据分析、脚本编写等领域,语言简洁灵活。Python编程——从入门到实践是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。

本书适合对Python感兴趣的任何层次的读者阅读。从基本概念到完整项目开发,帮助零基础读者迅速掌握Python编程上到有编程基础的程序员,下到10岁少年,想入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书是最佳选择!

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这本全面的教科书向读者介绍了博弈论的主要思想和应用,以一种结合了严谨性和可达性的风格。Steven Tadelis从对理性决策的简明描述开始,接着讨论了具有完全信息的策略性和广泛的形式博弈、贝叶斯博弈和具有不完全信息的广泛的形式博弈。他涵盖了一系列的主题,包括多阶段重复博弈、讨价还价理论、拍卖、寻租博弈、机制设计、信号博弈、信誉构建和信息传递博弈。与其他博弈论书籍不同,这本书从理性的概念开始,通过诸如主导策略和理性化等概念,探讨其对多人决策问题的影响。只有这样,它才提出了纳什均衡及其导数的问题。

《博弈论》是高等本科和研究生的理想教材。在整个过程中,概念和方法是解释使用真实世界的例子支持精确的分析材料。这本书有许多重要的应用经济学和政治学,以及大量的练习,集中在如何正式的非正式情况,然后分析他们。

介绍博弈论的核心思想和应用 包含静态和动态博弈,包含完整和不完整的信息 提供各种各样的例子、应用程序和练习 主题包括重复博弈、讨价还价、拍卖、信号、声誉和信息传输 适合本科及研究生 为教师提供完整的解决方案,为学生提供精选的解决方案

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贝叶斯数据分析第三版,这本经典的书被广泛认为是关于贝叶斯方法的主要著作,用实用的方法来分析数据和解决研究问题。贝叶斯数据分析,第三版继续采取一种实用的方法来分析使用最新的贝叶斯方法。作者——统计界权威——在介绍高级方法之前,先从数据分析的角度介绍基本概念。在整个文本中,大量的工作示例来自实际应用和研究,强调在实践中使用贝叶斯推理。

第三版新增

  • 非参数建模的四个新章节
  • 覆盖信息不足的先验和边界回避的先验
  • 关于交叉验证和预测信息标准的最新讨论
  • 改进的收敛性监测和有效的样本容量计算迭代模拟
  • 介绍了哈密顿的蒙特卡罗、变分贝叶斯和期望传播
  • 新的和修改的软件代码

这本书有三种不同的用法。对于本科生,它介绍了从第一原则开始的贝叶斯推理。针对研究生,本文提出了有效的方法,目前贝叶斯建模和计算的统计和相关领域。对于研究人员来说,它提供了应用统计学中的各种贝叶斯方法。其他的资料,包括例子中使用的数据集,所选练习的解决方案,以及软件说明,都可以在本书的网页上找到。

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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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主题: Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

简介: 分六个步骤探索高级Python 3主题的基本原理,所有这些步骤都是为了让您成为一个有价值的实践者而设计的。这个更新版本的方法是基于“六度分离”理论,它指出每个人和所有事物都是最大的六步,并将每一个主题呈现为两个部分:理论概念和使用适当的Python 3包的实际实现。您将从Python3编程语言的基础知识、机器学习历史、演化和系统开发框架开始。本文还介绍了探索性分析、特征降维、回归、时间序列预测等关键数据挖掘/分析概念及其在Scikit学习中的有效实现。您还将学习常用的模型诊断和调优技术。其中包括类创建的最佳概率截止点、方差、偏差、bagging、boosting、集成投票、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化以及物联网数据的降噪技术。最后,您将回顾高级文本挖掘技术、推荐系统、神经网络、深度学习、强化学习技术及其实现。本书中提供的所有代码都将以iPython笔记本的形式提供,使您能够尝试这些示例并将它们扩展到您的优势。

作者简介: Swamynathan Manohar 是一名数据科学从业者和一名狂热的程序员,在数据仓库、商业智能(BI)、分析工具开发、即席分析、预测建模、数据科学产品开发、咨询等各种数据科学相关领域拥有超过14年的经验,制定策略并执行分析计划。

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前言: 目标:本课程旨在让学生对人工智能的基本概念和实践有一个坚实的(通常是有点理论性的)基础。这门课程在第一学期主要涉及符号化的人工智能,有时也被称为优秀的老式人工智能(GofAI),并在第二学期提供统计方法的基础。事实上,一个完整的基于机器学习的AI应该有专业课程,并且需要比我们在这门课程中更多的数学基础。

课程内容

目标: 使学生对人工智能领域的基本概念和实践有一个坚实的基础。该课程将基于Russell/Norvig的书《人工智能》:现代方法[RN09]

Artificial Intelligence I(第一部分): 介绍人工智能作为一个研究领域,讨论作为人工智能统一概念范式的理性代理,并涵盖问题解决、搜索、约束传播、逻辑、知识表示和规划。

Artificial Intelligence II(第二部分): 更倾向于让学生接触基于统计的人工智能的基础知识:我们从不确定性下的推理开始,用贝叶斯网络建立基础,并将其扩展到理性决策理论。在此基础上,我们介绍了机器学习的基础知识。

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