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統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家，結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，并借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基于樹的方法、支持向量機、聚類等，作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容，每章后還配有豐富的概念性和應用性練習題。

書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化了數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適合作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 是理工學院大二年級統計科學和數據科學專業的學生的必修課教材。這本書為統計學習領域提供了一個清晰的概覽和強有力的工具，幫助讀者去認識過去不同領域中涌現出的海量、復雜的數據，并使用先進的統計學習技術來分析和處理這些數據。

書中介紹了一些非常重要的建模和預測技術，以及相關的應用程序，內容涵蓋了Statistical Learning, Linear Regression, Classification, Resampling Methods, Linear Model Selection and Regularization, Moving Beyond Linearity, Tree-Based Methods, Support Vector Machines, Unsupervised Learning等。每一章都包含了一個關于如何將各種methods通過R語言來實現分析處理數據的教程。書中有許多彩色的圖表和大量真實世界中存在的例子，能夠更形象、深刻地闡釋相關概念及方法，便于讀者學習和理解。

統計學習是指一套用來建模和理解復雜數據集的工具。這是統計學中最近發展起來的一個領域，并與計算機科學(特別是機器學習)的并行發展相結合。該領域包括許多方法，如Lasso和稀疏回歸，分類和回歸樹，以及增強和支持向量機。隨著“大數據”問題的爆發，統計學習已經成為許多科學領域以及市場營銷、金融等商業學科的一個非常熱門的領域。擁有統計學習技能的人非常受歡迎。

作者介紹：

Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

Trevor Hastie　美國統計學家和計算機科學家，斯坦福大學統計學教授，英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明了主曲線和主曲面。

Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士，1996年COPSS總統獎得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北斗，兩人合著《The Elements of Statistical Learning》，還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。

這個更新的第二版提供了機器學習算法和架構設計的指導。它提供了醫療保健領域智能系統的真實應用，并涵蓋了管理大數據的挑戰。

這本書已經更新了在海量數據，機器學習和人工智能倫理的最新研究。它涵蓋了管理海量數據復雜性的新主題，并提供了復雜機器學習模型的例子。來自全球醫療服務提供商的實證研究展示了大數據和人工智能在對抗慢性和新疾病(包括COVID-19)方面的應用。探討了數字醫療、分析和人工智能在人口健康管理中的未來。您將學習如何創建機器學習模型，評估其性能，并在您的組織內運作其結果。來自主要醫療服務提供商的研究覆蓋了全球數字服務的規模。通過案例研究和最佳實踐，包括物聯網，提出了評估人工智能機器學習應用的有效性、適用性和效率的技術。

您將了解機器學習如何用于開發健康智能，其目的是改善患者健康、人口健康，并促進顯著的護理支付方成本節約。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-6537-6#about

你會： 了解關鍵機器學習算法及其在醫療保健中的使用和實現 實現機器學習系統，如語音識別和增強深度學習/人工智能 管理海量數據的復雜性 熟悉人工智能和醫療保健最佳實踐、反饋循環和智能代理

該課程將發展數據科學的核心領域(如:模型的回歸和分類)從幾個角度:概念的形成和屬性，解決算法及其實現，數據可視化的探索性數據分析和建模輸出的有效表示。課程將以使用Python、scikit-learn和TensorFlow的實踐課程作為補充。

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.

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

Practical: Linear Regression

分類 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

深度學習基礎 Deep learning basics. Neural networks, applications in the world, optimization, stochastic gradient descent, backpropagation, learning rates

TensorFlow深度學習 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

深度學習架構 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.

可視化 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.

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

這門課的目的是為最廣泛使用的學習架構闡述學習理論的最新結果。本課程面向以理論為導向的學生，以及那些想要對整個碩士課程中使用的算法有基本數學理解的學生。

我們將特別從第一性原理證明許多結果，同時保持闡述盡可能簡單。這將自然地導致一個關鍵結果的選擇，以簡單但相關的實例來展示學習理論中的重要概念。在沒有證明的情況下，也將給出一些一般的結果。

本課程分為9節，每節3小時，除了最后一節專門介紹最近的學習理論成果外，每節都有一個精確的主題。見下面的暫定時間表。

目錄內容：

1. 無線數據學習 Learning with infinite data (population setting)

• Decision theory (loss, risk, optimal predictors)
• Decomposition of excess risk into approximation and estimation errors
• No free lunch theorems
• Basic notions of concentration inequalities (MacDiarmid, Hoeffding, Bernstein)

2. 線性最小二乘回歸 Linear least-squares regression

• Guarantees in the fixed design settings (simple in closed form)
• Guarantees in the random design settings
• Ridge regression: dimension independent bounds

3. 經典風險分解 Classical risk decomposition

• Approximation error
• Convex surrogates
• Estimation error through covering numbers (basic example of ellipsoids)
• Modern tools (no proof): Rademacher complexity, Gaussian complexity (+ Slepian/Lipschitz)
• Minimax rates (at least one proof)

4. 機器學習優化 Optimization for machine learning

• Gradient descent
• Stochastic gradient descent
• Generalization bounds through stochastic gradient descent

5. 局部平均技術 Local averaging techniques

• Kernel density estimation
• Nadaraya-Watson estimators (simplest proof to be found with apparent curse of dimensionality)
• K-nearest-neighbors
• Decision trees and associated methods

6. 核方法 Kernel methods

• Modern analysis of non-parametric techniques (simplest proof with results depending on s and d

7. 模型選擇 Model selection

• L0 penalty with AIC
• L1 penalty
• High-dimensional estimation

8. 神經方法 Neural networks

• Approximation properties (simplest approximation result)
• Two layers
• Deep networks

9. 特別話題 Special topics

• Generalization/optimization properties of infinitely wide neural networks
• Double descent

為土木工程專業的學生和專業人士介紹概率機器學習的關鍵概念和技術;有許多循序漸進的例子、插圖和練習。

這本書向土木工程的學生和專業人員介紹了概率機器學習的概念，以一種對沒有統計學或計算機科學專業背景的讀者可訪問的方式提出了關鍵的方法和技術。通過一步步的例子、插圖和練習，它清晰而直接地展示了不同的方法。掌握了材料，讀者將能夠理解更高級的機器學習文獻，從這本書中提取。

本書介紹了概率機器學習的三個子領域的關鍵方法:監督學習、非監督學習和強化學習。它首先涵蓋了理解機器學習所需的背景知識，包括線性代數和概率論。接著介紹了有監督和無監督學習方法背后的貝葉斯估計，以及馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法，該方法使貝葉斯估計能夠在某些復雜情況下進行。這本書接著涵蓋了與監督學習相關的方法，包括回歸方法和分類方法，以及與非監督學習相關的概念，包括聚類、降維、貝葉斯網絡、狀態空間模型和模型校準。最后，本書介紹了不確定環境下理性決策的基本概念，以及不確定和序列上下文下理性決策的基本概念。在此基礎上，這本書描述了強化學習的基礎，虛擬代理學習如何通過試驗和錯誤作出最優決策，而與它的環境交互。

目錄內容： Chapter 1: 引言 Introduction Part one: 背景 Background
Chapter 2: 線性代數 Chapter 3: 概率理論 Probability Theory Chapter 4: 概率分布 Probability Distributions Chapter 5: 凸優化 Convex Optimization Part two: 貝葉斯估計 Bayesian Estimation Chapter 6: 從數據中學習 Learning from Data Chapter 7: 馬爾科夫鏈蒙特卡洛 Markov Chain Monte Carlo
 Part three: 監督學習 Supervised Learning Chapter 8: 回歸 Regression Chapter 9: 分類 Classification Part four: 無監督學習 Unsupervised Learning Chapter 10: 聚類 Clustering Chapter 11: 貝葉斯網絡 Bayesian Networks Chapter 12: 狀態空間 State-Space Models Chapter 13: 模型 Model Calibration Part five: 強化學習 Reinforcement Learning Chapter 14: 不確定上下文決策 Decision in Uncertain Contexts Chapter 15: 序列決策 Sequential Decisions

機器學習是學習數據和經驗的算法的研究。它被廣泛應用于各種應用領域，從醫學到廣告，從軍事到行人。任何需要理解數據的領域都是機器學習的潛在的消費者。《A Course in Machine Learning》屬于入門級資料，它涵蓋了現代機器學習的大多數主要方面（監督學習，無監督學習，大間隔方法，概率建模，學習理論等）。它的重點是具有嚴格基礎的廣泛應用。

機器學習是一個廣闊而迷人的領域。即使在今天，機器學習技術仍然在你的生活中占據了相當大的一部分，而且常常是在你不知情的情況下。在某種程度上，任何看似合理的人工智能方法都必須包括學習，如果不是為了別的原因，而是因為如果一個系統不能學習，那么它就很難被稱為智能系統。機器學習本身也很吸引人，因為它提出了關于學習和成功完成任務的意義的哲學問題。

同時，機器學習也是一個非常廣泛的領域，試圖涵蓋所有領域對于教學來說將是一場災難。因為它發展得如此之快，以至于任何試圖報道最新發展的書籍在上線之前都會過時。因此，本書有兩個目標。首先，要通俗地介紹一個非常深的領域是什么。第二，為讀者提供必要的技能，以便在新技術發展過程中掌握新技術。

• Front Matter
• Decision Trees
• Limits of Learning
• Geometry and Nearest Neighbors
• The Perceptron
• Practical Issues
• Beyond Binary Classification
• Linear Models
• Bias and Fairness
• Probabilistic Modeling
• Neural Networks
• Kernel Methods
• Learning Theory
• Ensemble Methods
• Efficient Learning
• Unsupervised Learning
• Expectation Maximization
• Structured Prediction
• Imitation Learning
• Back Matter