当前关于机器学习方面的资料非常丰富:Andrew NG在Coursera上的机器学习教程、Bishop的《机器学习与模式识别》 和周志华老师的《机器学习》都是非常好的基础教材;Goodfellow等人的《深度学习》是学习深度学习技术的首选资料;MIT、斯坦福等名校的公开课也非常有价值;一些主要会议的Tutorial、keynote也都可以在网上搜索到。然而,在对学生们进行培训的过程中, 我深感这些资料专业性很强,但入门不易。一方面可能是由于语言障碍,另一个主要原因在于机器学习覆盖 面广,研究方向众多,各种新方法层出不穷,初学者往往在各种复杂的名词,无穷无尽的 算法面前产生畏难情绪,导致半途而废。

本书的主体内容是基于该研讨班形成的总结性资料。基于作者的研究背景,这本书很难说 是机器学习领域的专业著作,而是一本学习笔记,是从一个机器学习 技术使用者角度对机器学习知识的一次总结,并加入我们在本领域研究中的一些经验和发现。与其说是一本教材,不如说是一本科普读物, 用轻松活泼的语言和深入浅出的描述为初学者打开机器学习这扇充满魔力的大门。打开大门以后,我们会发现这是个多么让人激动人心的 领域,每天都有新的知识、新的思路、新的方法产生,每天都有令人振奋的成果。我们希望这本书 可以让更多学生、工程师和相关领域的研究者对机器学习产生兴趣,在这片异彩纷呈的海域上找到 属于自己的那颗贝壳。

强烈推荐给所有初学机器学习的人,里面有: 书籍的pdf 课堂视频 课堂slides 各种延伸阅读 MIT等世界名校的slides 学生的学习笔记等

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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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语义表示是自然语言处理的基础,我们需要将原始文本数据中的有用信息转换为计算机能够理解的语义表示,才能实现各种自然语言处理应用。表示学习旨在从大规模数据中自动学习数据的语义特征表示,并支持机器学习进一步用于数据训练和预测。以深度学习为代表的表示学习技术,能够灵活地建立对大规模文本、音频、图像、视频等无结构数据的语义表示,显著提升语音识别、图像处理和自然语言处理的性能,近年来引发了人工智能的新浪潮。本书是第一本完整介绍自然语言处理表示学习技术的著作。书中全面介绍了表示学习技术在自然语言处理领域的最新进展,对相关理论、方法和应用进行了深入介绍,并展望了未来的重要研究方向。

本书全面介绍了自然语言处理表示学习技术的理论、方法和应用,内容包括三大部分:第一部分介绍了单词、短语、句子和文档等不同粒度语言单元的表示学习技术;第二部分介绍了与自然语言密切相关的世界知识、语言知识、复杂网络和跨模态数据的表示学习技术;第三部分整理了相关开放资源与工具,并探讨了面向自然语言处理的表示学习技术面临的重要挑战和未来研究方向。本书对于自然语言处理和人工智能基础研究具有一定的参考意义,既适合专业人士了解自然语言处理和表示学习的前沿热点,也适合机器学习、信息检索、数据挖掘、社会网络分析、语义Web等其他相关领域学者和学生作为参考读物。

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Manning最畅销的Java 8书籍已经被修订为Java 9和Java 10!在Modern Java In Action中,读者可以使用最新的特性和技术,在已有的Java语言技能的基础上进行构建。

Java 9的发布建立在Java 8令人激动的基础之上。除了Java 8的lambdas和streams之外,Java 9还添加了许多自己的新特性。它包含了新的库特性来支持响应式编程,这为用户提供了一种新的方式来思考编程和编写更易于阅读和维护的代码。

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强化一词来源于实验心理学中对动物学习的研究,它指的是某一事件的发生,与某一反应之间有恰当的关系,而这一事件往往会增加该反应在相同情况下再次发生的可能性。虽然心理学家没有使用“强化学习”这个术语,但它已经被人工智能和工程领域的理论家广泛采用,用来指代基于这一强化原理的学习任务和算法。最简单的强化学习方法使用的是一个常识,即如果一个行为之后出现了一个令人满意的状态,或者一个状态的改善,那么产生该行为的倾向就会得到加强。强化学习的概念在工程领域已经存在了几十年(如Mendel和McClaren 1970),在人工智能领域也已经存在了几十年(Minsky 1954, 1961;撒母耳1959;图灵1950)。然而,直到最近,强化学习方法的发展和应用才在这些领域占据了大量的研究人员。激发这种兴趣的是两个基本的挑战:1) 设计能够在复杂动态环境中在不确定性下运行的自主机器人代理,2) 为非常大规模的动态决策问题找到有用的近似解。

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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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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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