数据挖掘和机器学习的基本算法构成了数据科学的基础,利用自动化方法分析各种数据的模式和模型,应用范围从科学发现到商业分析。本教材面向本科和研究生课程,全面深入地介绍了数据挖掘、机器学习和统计学,为学生、研究人员和实践者提供了坚实的指导。这本书奠定了数据分析、模式挖掘、聚类、分类和回归的基础,集中在算法和潜在的代数、几何和概率概念上。新的第二版是一个完整的部分致力于回归方法,包括神经网络和深度学习。

  • 涵盖核心方法和前沿研究,包括深度学习

  • 提供了一种基于开源实现的算法方法

  • 包含了经过类测试的例子和练习,允许课程设计的灵活性和现成的参考

数据挖掘和机器学习使人能够从数据中获得基本的见解和知识。它们允许发现深刻的、有趣的和新颖的模式,以及从大规模数据中描述的、可理解的和可预测的模型。在这个领域有几本好书,但其中很多不是太高级就是太高级。这本书是一个介绍性的文本,奠定了机器学习和数据挖掘的基本概念和算法的基础。重要的概念在第一次遇到时就会被解释,并附有详细的步骤和推导。本书的主要目标是通过对数据和方法的几何、(线性)代数和概率解释的相互作用,建立公式背后的直觉。这第二版在回归上增加了一个完整的新部分,包括线性和逻辑回归,神经网络,和深度学习。其他章节的内容也进行了更新,已知的勘误表也得到了修正。本书的主要部分包括数据分析基础、频繁模式挖掘、聚类、分类和回归。这些课程涵盖了核心方法以及尖端主题,如深度学习、核方法、高维数据分析和图分析。

深度学习,核方法,高维数据分析,图分析。这本书包括许多例子来说明概念和算法。它也有结束语练习,在课堂上使用过。书中所有的算法都是由作者实现的。为了帮助实际理解,我们建议读者自己实现这些算法(例如,使用Python或R)。如幻灯片、数据集和视频等补充资源可以在该书的同伴站点在线获得:

http://dataminingbook.info

目录内容: Front Matter Contents Preface

PART I. DATA ANALYSIS FOUNDATIONS

1 Data Mining and Analysis 2 Numeric Attributes 3 Categorical Attributes 4 Graph Data 5 Kernel Methods 6 High-dimensional Data 7 Dimensionality Reduction

PART II. FREQUENT PATTERN MINING

8 Itemset Mining 9 Summarizing Itemsets 10 Sequence Mining 11 Graph Pattern Mining 12 Pattern and Rule Assessment

PART III. CLUSTERING

13 Representative-based Clustering 14 Hierarchical Clustering 15 Density-based Clustering 16 Spectral and Graph Clustering 17 Clustering Validation PART IV. CLASSIFICATION

18 Probabilistic Classification 19 Decision Tree Classifier 20 Linear Discriminant Analysis 21 Support Vector Machines 22 Classification Assessment

PART V. REGRESSION

23 Linear Regression 24 Logistic Regression 25 Neural Networks 26 Deep Learning 27 Regression Evaluation

Index

图片

成为VIP会员查看完整内容
0
27

相关内容

数据挖掘(Data mining)一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息和知识的过程。

科学和工程中的许多问题都可以换种说法,即具有流形结构的矩阵搜索空间的优化问题。这本书展示了如何利用这些问题的特殊结构来开发有效的数值算法。它是应用数学家和计算机科学家感兴趣的。

科学和工程中的许多问题都可以换种说法,即具有流形结构的矩阵搜索空间的优化问题。这本书展示了如何利用这些问题的特殊结构来开发有效的数值算法。它把重点放在了算法的数值公式和它的微分几何抽象上——说明好的算法是如何从微分几何、优化和数值分析的洞察力中同等地得出的。另外两个理论章节为读者提供了算法发展所必需的微分几何背景。在其他章节中,几个著名的优化方法,如最速下降法和共轭梯度法被推广到抽象流形。这本书提供了这些方法中的每一个的一般发展,建立在几何章节的材料上。然后,它指导读者通过计算,把这些几何公式的方法变成具体的数值算法。在数值线性代数中特征空间问题的选择问题中,所给出的最先进的算法与现有的最佳算法是有竞争力的。

矩阵流形上的优化算法提供了在线性代数、信号处理、数据挖掘、计算机视觉和统计分析中广泛应用的技术。它可以作为研究生水平的教科书,对应用数学家、工程师和计算机科学家感兴趣。

Optimization Algorithms on Matrix Manifolds

https://sites.uclouvain.be/absil/amsbook/

成为VIP会员查看完整内容
0
26

“语言标注是自然语言处理的关键环节,但是它很少在计算语言学课程中被提及。这是第一本手把手讲解标注的书籍,从规范和设计到使用机器学习算法面面俱到。它必然成为本科和研究生的计算语言学课程的范本。” ——Nancy Ide Vassar学院的计算机科学教授

是时候创建属于你自己的用于机器学习的自然语言训练语料库了。无论你使用英语、汉语或者其他任何一种自然语言,本书都可以手把手地指导你一种经验证的标注开发周期——把元语添加到你的训练语料库中来帮助机器学习算法更有效工作的过程。你无需任何编程或者语言学方面的经验就可以上手。

通过每一步中的详细示例,你将学到“标注开发过程”是如何帮助你建模、标注、训练、测试、评估和修正你的训练语料库。你也将了解到一个实际标注项目的完整演示。

在收集你的数据集(语料库)之前定义一个清晰的标注目标 学习用于分析你的语料库中语言内容的工具 搭建用于你的标注项目的模型和规范 检查从基本的XML到语言标记框架这样一些不同的标注格式 创建适合于训练和测试机器学习算法的黄金标准语料库

选择用来处理你的标注数据的机器学习算法 评估测试结果并修正你的标注任务 学习如何使用用于标注文本和调整标注的轻量级软件

James Pustejovsky是Brandeis大学的教授,他在该大学的计算机科学系讲解和研究人工智能及计算语言学。

Amber Stubbs刚刚获得了Brandeis大学标注方法论的博士学位。她现在是SUNY Albany大学的博士后。

成为VIP会员查看完整内容
0
21

该课程将发展数据科学的核心领域(如:模型的回归和分类)从几个角度:概念的形成和属性,解决算法及其实现,数据可视化的探索性数据分析和建模输出的有效表示。课程将以使用Python、scikit-learn和TensorFlow的实践课程作为补充。

引言 Introduction. Motivation, applications, examples, common data formats (csv, json), loading data with Python, calculating statistics over a dataset with numpy, logistics and overview of the course.

线性回归 Linear Regression. Defining a model, fitting a model, least squares regression, linear regression, gradient descent, scikit-learn.

Practical: Linear Regression

分类 Classification, part I. Classification, logistic regression, perceptron, multi-class classification, classification performance measures.

Practical: Classification I

Classification, part II. An overview of other classification techniques (e.g., decision trees, SVMs) and more advanced techniques including ensemble-based models (boosting, bagging, exemplified with AdaBoost and Random Forests).

Practical: Classification II

深度学习基础 Deep learning basics. Neural networks, applications in the world, optimization, stochastic gradient descent, backpropagation, learning rates

TensorFlow深度学习 Deep learning with TensorFlow. Introduction to TensorFlow, minimal TensorFlow example, symbolic graphs, training a network, practical tips for deep learning.

Practical: Deep learning with TensorFlow

深度学习架构 Deep learning architectures. Convolutional networks, RNNs, LSTMs, autoencoders, regularization.

Practical: Deep learning architectures

Visualization, part I. Scales and coordinates, depicting comparisons.

Visualization, part II. Common plotting patterns, including dimension reduction.

可视化 Practical: Visualization

Challenges in Data Science. Summary of the course, ethics and privacy in data science, P-hacking, look-everywhere effect, bias in the training data, interpretability, information about the hand out test.

https://www.cl.cam.ac.uk/teaching/1920/M20/materials.html

成为VIP会员查看完整内容
1
22

本课程涵盖了每个专业程序员需要了解的关于算法和数据结构的基本信息,重点是应用程序和Java实现的科学性能分析。第一部分介绍基本的数据结构、排序和搜索算法。第二部分重点介绍图形和字符串处理算法。

https://algs4.cs.princeton.edu/

《算法(第四版》是普林斯顿超级大神教授Robert Sedgewick的神作,该书还有配套的MOOC课程,是算法领域经典的参考书。

这本书涵盖所有程序员必须掌握的50种算法,全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法,提供了实际代码,而且这些Java代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。

成为VIP会员查看完整内容
0
36

《Python机器学习经典实例(影印版 英文版)》这本实用指南提供了近200则完整的攻略,可帮助你解决日常工作中可能遇到的机器学习难题。如果你熟悉Python以及包括pandas和scikit-learn在内的库,那么解决一些特定问题将不在话下,比如数据加载、文本处理、数值数据、模型选择、降维以及诸多其他主题。

  每则攻略中都包含代码,你可以将其复制并粘贴到实验数据集中,以确保代码的确有效。你可以插入、组合、修改这些代码,从而协助构建你自己的应用程序。攻略中还包括相关的讨论,对解决方案给出了解释并提供有意义的上下文。

  《Python机器学习经典实例(影印版 英文版)》在理论和概念之外提供了构造实用机器学习应用所需的具体细节。

https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-with/9781491989371/

成为VIP会员查看完整内容
0
57

现代数据分析方法被期望处理大量的高维数据,这些数据被收集在不同的领域。这种数据的高维性带来了许多挑战,通常被称为“维数灾难”,这使得传统的统计学习方法在分析时不切实际或无效。为了应对这些挑战,人们投入了大量精力来开发几何数据分析方法,这些方法对处理数据的固有几何形状进行建模和捕获,而不是直接对它们的分布进行建模。在本课程中,我们将探讨这些方法,并提供他们使用的模型和算法的分析研究。我们将从考虑监督学习开始,并从后验和似然估计方法中区分基于几何原则的分类器。接下来,我们将考虑聚类数据的无监督学习任务和基于密度估计的对比方法,这些方法依赖于度量空间或图结构。最后,我们将考虑内在表示学习中更基本的任务,特别关注降维和流形学习,例如,使用扩散图,tSNE和PHATE。如果时间允许,我们将包括与本课程相关的研究领域的客座演讲,并讨论图形信号处理和几何深度学习的最新发展。

目录内容:

Topic 01 - Intoduction (incl. curse of dimensionality & overiew of data analysis tasks)

Topic 02 - Data Formalism ((incl. summary statistics, data types, preprocessing, and simple visualizations)

Topic 03 - Bayesian Classification (incl. decision boundaries, MLE, MAP, Bayes error rate, and Bayesian belief networks)

Topic 04 - Decision Trees (incl. random forests, random projections, and Johnson-Lindenstrauss lemma)

Topic 05 - Principal Component Analysis (incl. preprocessing & dimensionality reduction)

Topic 06 - Support Vector Machines (incl. the "kernel trick" & mercer kernels)

Topic 07 - Multidimensional Scaling (incl. spectral theorem & distance metrics)

Topic 08 - Density-based Clustering (incl. intro. to clustering & cluster eval. with RandIndex)

Topic 09 - Partitional Clustering (incl. lazy learners, kNN, voronoi partitions)

Topic 10 - Hierarchical Clustering (incl. large-scale & graph partitioning)

Topic 11 - Manifold Learning (incl. Isomap & LLE)

Topic 12 - Diffusion Maps

成为VIP会员查看完整内容
0
23

http://www.math.arizona.edu/∼hzhang/math574.html

随着信息技术的飞速发展,在各个领域产生了大量的科学和商业数据。例如,人类基因组数据库项目已经收集了千兆字节的人类遗传密码数据。万维网提供了另一个例子,它拥有由数百万人使用的文本和多媒体信息组成的数十亿Web页面。

本课程涵盖了现代数据科学技术,包括基本的统计学习理论及其应用。将介绍各种数据挖掘方法、算法和软件工具,重点在概念和计算方面。将涵盖生物信息学、基因组学、文本挖掘、社交网络等方面的应用。

本课程着重于现代机器学习的统计分析、方法论和理论。它是为学生谁想要实践先进的机器学习工具和算法,也了解理论原理和统计性质的算法。主题包括回归、分类、聚类、降维和高维分析。

成为VIP会员查看完整内容
0
35

专注于识别和解决应用中出现的凸优化问题。凸集、函数和优化问题。凸分析基础。最小二乘、线性和二次规划、半定规划、极大极小、极值体积等问题。最优性条件,对偶理论,备选定理,及应用。内点法。应用于信号处理,统计和机器学习,控制和机械工程,数字和模拟电路设计,和金融。

  • 为学生提供识别应用中出现的凸型优化问题的工具和训练
  • 提出这类问题的基本理论,集中讨论对计算有用的结果
  • 让学生对这类问题的解决方法有全面的了解,并有一定的解题经验
  • 给学生在他们自己的研究工作或应用中使用这些方法所需的背景知识

http://web.stanford.edu/class/ee364a/index.html

成为VIP会员查看完整内容
0
50
小贴士
相关VIP内容
相关论文
Wu Lin,Frank Nielsen,Mohammad Emtiyaz Khan,Mark Schmidt
0+阅读 · 3月4日
Szu-Chi Chung,Shao-Hsuan Wang,Po-Yao Niu,Su-Yun Huang,Wei-Hau Chang,I-Ping Tu
0+阅读 · 2月27日
Viet-Anh Tran,Romain Hennequin,Jimena Royo-Letelier,Manuel Moussallam
3+阅读 · 2019年9月24日
iSAID: A Large-scale Dataset for Instance Segmentation in Aerial Images
Syed Waqas Zamir,Aditya Arora,Akshita Gupta,Salman Khan,Guolei Sun,Fahad Shahbaz Khan,Fan Zhu,Ling Shao,Gui-Song Xia,Xiang Bai
5+阅读 · 2019年8月28日
Chaoxu Guo,Bin Fan,Jie Gu,Qian Zhang,Shiming Xiang,Veronique Prinet,Chunhong Pan
4+阅读 · 2019年3月21日
Alexander Jung
9+阅读 · 2018年8月19日
David Keetae Park,Seungjoo Yoo,Hyojin Bahng,Jaegul Choo,Noseong Park
3+阅读 · 2018年5月8日
Baida Hamdan,Davood Zabihzadeh,Monsefi Reza
4+阅读 · 2018年4月5日
Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick
7+阅读 · 2018年1月24日
Top