《数据科学与机器学习概论》的创建目标是为寻求了解数据科学的初学者、数据爱好者和经验丰富的数据专业人士提供从头到尾对使用开源编程进行数据科学应用开发的深刻理解。这本书分为四个部分: 第一部分包含对这本书的介绍,第二部分涵盖了数据科学、软件开发和基于开源嵌入式硬件的领域; 第三部分包括算法,是数据科学应用的决策引擎; 最后一节汇集了前三节中共享的概念,并提供了几个数据科学应用程序示例。

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  1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中,读者将学习如何为聚类问题应用优化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

  1. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

数据科学和大数据项目的数量正在增长,当前的软件开发方法受到了挑战,以支持和促进这些项目的成功和频率。关于如何使用数据科学算法以及大数据的好处已经有了很多研究,但是关于可以利用哪些最佳实践来加速和有效地交付数据科学和大数据项目的研究却很少。大数据的数量、种类、速度和准确性等特点使这些项目复杂化。数据科学家可利用的开源技术的激增也会使情况变得复杂。随着数据科学和大数据项目的增加,组织正在努力成功交付。本文讨论了数据科学和大数据项目过程,过程中的差距,最佳实践,以及这些最佳实践如何在Python中应用,Python是一种常见的数据科学开源编程语言。

  1. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人们所期望的那样,技术书籍的大部分时间都集中在技术方面。然而,这造成了一种错觉,即技术在某种程度上是没有偏见的,总是中性的,因此适合每个人。后来,当产品已经存在时,现实会证明我们不是这样的。包含和表示在设计和建模阶段是至关重要的。在本章中,我们将从架构的角度分析,哪些非功能性需求是最敏感的,以及如何开始讨论它们以最大限度地提高我们的软件产品成功的可能性。

  1. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

  2. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

  3. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

  4. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

  5. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

  6. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

  7. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

  8. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

  9. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Michał Breiter and Robert Nowak

本章描述了将对象状态转换为一种格式的过程,这种格式可以在当前使用的面向对象编程语言中传输或存储。这个过程称为序列化(封送处理);相反的称为反序列化(反编组)进程。它是一种低级技术,应该考虑一些技术问题,如内存表示的大小、数字表示、对象引用、递归对象连接等。在本章中,我们将讨论这些问题并给出解决办法。我们还简要回顾了当前使用的工具,并指出满足所有需求是不可能的。最后,我们提供了一个新的支持向前兼容性的c++库。

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数据科学(英語:data science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。 它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。 数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

当看到这些材料时,一个明显的问题可能会出现:“为什么还要写一本深度学习和自然语言处理的书呢?”一些优秀的论文已经出版,涵盖了深度学习的理论和实践方面,以及它在语言处理中的应用。然而,从我教授自然语言处理课程的经验来看,我认为,尽管这些书的质量非常好,但大多数都不是针对最有可能的读者。本书的目标读者是那些在机器学习和自然语言处理之外的领域有经验的人,并且他们的工作至少部分地依赖于对大量数据,特别是文本数据的自动化分析。这些专家可能包括社会科学家、政治科学家、生物医学科学家,甚至是对机器学习接触有限的计算机科学家和计算语言学家。

现有的深度学习和自然语言处理书籍通常分为两大阵营。第一个阵营专注于深度学习的理论基础。这对前面提到的读者肯定是有用的,因为在使用工具之前应该了解它的理论方面。然而,这些书倾向于假设一个典型的机器学习研究者的背景,因此,我经常看到没有这种背景的学生很快就迷失在这样的材料中。为了缓解这个问题,目前存在的第二种类型的书集中在机器学习从业者;也就是说,如何使用深度学习软件,而很少关注理论方面。我认为,关注实际方面同样是必要的,但还不够。考虑到深度学习框架和库已经变得相当复杂,由于理论上的误解而滥用它们的可能性很高。这个问题在我的课程中也很常见。

因此,本书旨在为自然语言处理的深度学习搭建理论和实践的桥梁。我涵盖了必要的理论背景,并假设读者有最少的机器学习背景。我的目标是让任何上过线性代数和微积分课程的人都能跟上理论材料。为了解决实际问题,本书包含了用于讨论的较简单算法的伪代码,以及用于较复杂体系结构的实际Python代码。任何上过Python编程课程的人都应该能够理解这些代码。读完这本书后,我希望读者能有必要的基础,立即开始构建真实世界的、实用的自然语言处理系统,并通过阅读有关这些主题的研究出版物来扩展他们的知识。

http://clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf

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Richard Szeliski博士,计算机视觉领域的大师级人物,现为Facebook研究科学家。Szeliski博士在计算机视觉研究方面有25年以上的丰富经验,先后任职干DEC和微软研究院。1996年,他在微软研究院任职期间,提出一种基于运动的全景图像拼接模型,采用L-M算法,通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配。此方法是图像拼接领域的经典算法,Richard Szeliski也因此成为图像拼接领域的奠基人。

http://szeliski.org/RichardSzeliski.htm

计算机视觉:算法与应用(第二版)

本书萌芽于2001年,当时,华盛顿大学的Steve Seitz邀我和他一起讲一门课,课程名称是“面向计算机图形学的计算机视觉”。那个时候,计算机图形学领域正在越来越多地使用计算机视觉技术,用它来创建基于图像的真实物体的模型,用于产生视觉效果,用于通过计算摄影学技术来合并真实影像。我们决定聚焦于计算机视觉在若干有趣问题中的应用,例如使用个人照片的图像拼接和基于照片的3D建模等,这一想法引起了学生们的共鸣。

  从那时起,华盛顿大学和斯坦福大学就一直使用类似的课程大纲和项目导向的课程结构来进行常规计算机视觉课程的教学(在斯坦福大学,在2003年这门课程由我和David Fleet共同讲授)。类似的课程大纲也被其他很多大学所采用,并被纳入计算摄影学相关的更专业的课程。(有关如何在课程中使用本书的建议,请参见1.4节的表1.1。)

  本书还反映了我在企业研究实验室(DEC剑桥研究实验室和微软研究院)这二十年的计算机视觉研究经历。在从事研究的过程中,我主要关注在真实世界中具有实际应用的问题和在实践中行之有效的方法(算法)。因此,本书更强调在真实世界条件下有效的基本方法,而较少关注内在完美但难以实际应用的神秘的数学内容。     本书适用于计算机科学和电子工程专业高年级本科的计算机视觉课程。学生最好已经修过图像处理或计算机图形学课程,这样一来,便可以少花一些时间来学习一般性的数学背景知识,多花一些时间来学习计算机视觉技术。本书也适用于研究生的计算机视觉课程(通过专研更富有挑战性的应用和算法领域),作为基本技术和近期研究文献的参考用书。为此,我尽量尝试引用每个子领域中最新的研究进展,即便其技术细节过于复杂而无法在本书中涉及。

  在课程教学过程中,我们发现,要使学生从容应对真实图像及其带来的挑战,让他们尝试实现一些小的课程设计(通常一个建立在另一个基础之上),是很有帮助的。随后,要求学生分成组选择各自的主题,完成最终的课程设计。(有时,这些课程设计甚至能转换为会议论文!)本书各章最后的习题包含有关小型中期课程设计题目的很多建议,也包含一些更开放的问题,这些问题的解决仍然是活跃的研究课题。只要有可能,我都会鼓励学生用他们自己的个人照片来测试他们的算法,因为这可以更好地激发他们的兴趣,往往会产生富有创造性的衍生问题,使他们更熟悉真实影像的多样性和复杂性。

  在阐述和解决计算机视觉问题的过程中,我常常发现从三个高层途径获取灵感是有帮助的。

  • 科学层面:建立图像形成过程的详细模型,为了恢复感兴趣量而构建其逆过程的数学方法(必要时,做简化假设使其在数学上更容易处理)。

  • 统计层面:使用概率模型来量化产生输入图像的未知量先验似然率和噪声测量过程,然后推断所期望量的最可能的估计并分析其结果的不确定程度。使用的推断算法往往与用于逆转(科学的)图像形成过程的优化方法密切相关。

  • 工程层面:开发出易于描述和实现且己知在实践中行之有效的方法。测试这些方法,以便于了解其不足和失效模态,及其期望的计算代价(运行时的性能)。

  以上这三个途径相互依存,并且贯穿本书始终。

第二版特别注释

过去的十年见证了计算机视觉算法在性能和适用性上的一次真正的爆炸,其中大部分是由机器学习算法运用于大量视觉训练数据而产生的。

深度神经网络现在在许多视觉算法中扮演着重要的角色,这本书的新版本在早期就将其作为基础技术介绍,并在后续章节中广泛使用。

第二版中最显著的变化包括:

机器学习、深度学习和深度神经网络在第5章中介绍,因为它们在视觉算法中扮演的角色与在前两章中介绍的图像处理、图形/概率模型和能量最小化等更经典的技术一样重要。

由于端到端深度学习系统不再需要开发构建模块,如特征检测、匹配和分割,因此识别章节已经在书的早些时候移到了第6章。许多选修视觉课程的学生主要对视觉识别感兴趣,因此在课程的早期呈现这些资料,可以使学生更容易以这些主题为期末专题的基础。

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如果您是用Python编程的新手,并且正在寻找可靠的介绍,那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发,在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能,并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中,你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾,你会发现一个完整的游戏,展示了这一章的关键思想,一章的总结,以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候,你将非常精通Python,并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。

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【导读】来自苏黎世联邦理工学院的Afonso S. Bandeira教授撰写了《数据科学数学基础》新书书稿,共170页pdf。现今在许多科学领域的实验、观察和数值模拟产生了大量的数据。这种快速增长预示着“以数据为中心的科学”时代的到来,这需要新的范式来处理如何获取、处理、分布和分析数据。与此同时,人工智能的发展将给技术、科学和工业的许多领域带来革命。本课程将涵盖用于开发算法的数学模型和概念,这些算法可以处理数据科学、机器学习和人工智能带来的一些挑战。

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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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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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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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