亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

本書將教你如何使用Python使用機器學習算法構建推薦系統。如今，推薦系統已經成為每個基于互聯網的業務的重要組成部分。

你將從學習推薦系統的基本概念開始，并概述不同類型的推薦引擎及其運作方式。接下來，你將看到如何使用傳統算法構建推薦系統，例如使用購物籃分析和基于內容和知識的NLP推薦系統。然后，作者展示了一些技術，例如使用矩陣分解的協同過濾技術，以及結合了基于內容和協同過濾技術的混合推薦系統。接下來是一個使用k均值和隨機森林等聚類和分類算法構建基于機器學習的推薦系統的教程。最后幾章介紹了NLP、深度學習和基于圖的推薦引擎技術。每一章都包括數據準備、評估和優化推薦系統的多種方法、支持示例和說明。

讀完本書后，你將理解并能夠使用機器學習、深度學習和基于圖的算法的各種工具和技術構建推薦系統。

你將學到什么使用Python理解和實現不同的推薦系統技術采用流行的方法，如基于內容和知識的、協同過濾、市場籃子分析和矩陣分解構建結合基于內容和協同過濾的混合推薦系統利用機器學習、NLP和深度學習構建推薦系統

這本書是給誰看的數據科學家、機器學習工程師和Python程序員對構建和實現推薦系統來解決問題感興趣。

數字技術在20世紀下半葉取得了前所未有的進步，產生了一場正在改變科學的測量革命。在生命科學中，數據分析現在幾乎是每個研究項目的一部分。尤其是基因組學，正受到新的測量技術的推動，這些技術允許我們第一次觀察某些分子實體。這些觀察導致了類似于鑒別微生物的發現和顯微鏡發明所允許的其他突破。這些技術的典型例子是微陣列和下一代測序。這本書將涵蓋在數據驅動的生命科學研究中成功所需的幾個統計概念和數據分析技能。我們從與計算p值相關的相對基本概念，到與分析高通量數據相關的高級主題。//leanpub.com/dataanalysisforthelifesciences統計教科書的重點是數學，而這本書的重點是使用計算機進行數據分析。我們不是解釋數學和理論，然后展示例子，而是從陳述一個實際的與數據相關的挑戰開始。本書還包括為問題提供解決方案的計算機代碼，并幫助說明解決方案背后的概念。通過自己運行代碼，實時查看數據生成和分析，您將對概念、數學和理論有更好的直覺。這本書是使用R markdown語言創建的，我們將所有這些代碼都提供給讀者。這意味著讀者可以復制所有用來創作這本書的數據和分析

這本書集中在使用企業框架和技術的人工智能的應用方面。本書在本質上是應用的，將使讀者具備交付企業ML技術所需的技能和理解。它將對人工智能和數據科學等學科的本科生和研究生，以及從事數據分析和機器學習任務的工業從業者有價值。這本書涵蓋了該領域的所有關鍵概念方面，并為所有感興趣的方面提供了一個基礎來開發他們自己的人工智能應用程序。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-04420-5

我們現在開始看到人工智能(AI)在各行各業的廣泛使用。從家庭中的Alexa到未來無人駕駛汽車的承諾。人工智能的許多方面已經從純理論領域過渡到應用領域。因此，不像傳統的大學課程，這本書提供了一個介紹性的指南，那些希望pick up AI，并應用它解決現實世界的問題。我們從未見過圍繞人工智能應用的這么多框架。隨著谷歌、微軟(Microsoft)、IBM、Facebook和英偉達(NVidia)等許多大型組織提供了廣泛的人工智能技術，隨著我們繼續看到人工智能的發展，爭奪市場份額的競賽正在展開。這意味著大大小小的企業都在越來越多地尋求使用這些技術來開始開發解決方案，以解決他們自己獨特的問題。這本書是及時的，因為它的根本目標是彌合組織提供的良好支持框架與任何有學習應用AI愿望的人之間的差距。

本書將為您提供必要的工具，以快速跟蹤端到端人工智能解決方案的發展。這將幫助你構建AI系統來解決古老的問題，甚至生成具有重大和深遠影響的新產品。對于任何正在考慮從事人工智能職業的人來說，現在是最好的開始時機。這本書將向你展示如何使用Scikit-Learn等框架開發傳統AI應用程序，并向你介紹使用谷歌、TensorFlow Serving和Docker的TensorFlow框架進行深度學習(DL)。傳統的機器學習框架將使用RAPIDS進行擴展，以展示如何加速機器學習管道以加快模型部署。這本書將介紹DL算法的深入概念，如卷積神經網絡(CNNs)，長期短期記憶(LSTM)網絡，自動編碼器(AE)和生成對抗神經網絡(GANs)。完成這本書，你將有必要的知識，自信地開始在應用人工智能的職業生涯。

深度學習是人工智能的一個分支學科，它使用一種名為人工神經網絡的機器學習技術，從大型數據集中提取模式并做出預測。深度學習在醫療保健領域的日益普及，以及高度特征的癌癥數據集的可用性，加速了深度學習在復雜癌癥生物學分析中的應用研究。雖然早期的結果很有希望，但這是一個快速發展的領域，癌癥生物學和深度學習領域都出現了新知識。在這篇綜述中，我們概述了新興的深度學習技術以及它們是如何應用于腫瘤學的。我們專注于組學數據類型的深度學習應用，包括基因組、甲基化和轉錄組數據，以及基于組織病理學的基因組推斷，并提供了如何集成不同數據類型以開發決策支持工具的觀點。我們提供了具體的例子，如何深度學習可以應用于癌癥診斷，預后和治療管理。我們還評估了深度學習在精確腫瘤學中的應用目前的局限性和挑戰，包括缺乏表型豐富的數據和需要更多解釋的深度學習模型。最后，我們討論了如何克服目前的障礙，從而使深度學習在未來的臨床應用成為可能。

人工智能(AI)包含多種技術，其共同目標是計算模擬人類智能。機器學習(ML)是人工智能的一個分支，專注于通過使用數學算法識別數據中的模式來進行預測。深度學習(DL)是ML的一個亞組，專注于利用受大腦神經結構啟發的多層神經網絡算法進行預測。與其他ML方法(如邏輯回歸)相比，DL的神經網絡架構使模型能夠隨著數據[1]的數量和維數的增長呈指數級伸縮。這使得DL特別適用于解決復雜的計算問題，如大規模圖像分類、自然語言處理、語音識別和翻譯[1]。

由于包括基因組、轉錄組和組織病理學數據在內的多種數據類型的可用性和整合性不斷增加，癌癥護理正在向精準醫療轉變(圖1)。用于轉化研究或臨床任務的多種高維數據類型的使用和解釋需要大量的時間和專業知識。此外，多個數據類型的集成比單個數據類型的解釋更占用資源，并且需要能夠從大量復雜特征中學習的建模算法。使用ML算法來自動化這些任務并幫助癌癥檢測(識別癌癥的存在)和診斷(表征癌癥)已經變得越來越普遍[2,3]。令人興奮的是，DL模型有潛力利用這種復雜性來提供有意義的見解，并從多種數據類型中識別相關的粒度特征[4,5]。本文綜述了深度學習在癌癥診斷、預后和治療選擇方面的最新應用。我們專注于組學和組織病理學數據的DL應用，以及多種數據類型的集成。我們提供了一個簡短的介紹新興DL方法相關的應用程序涵蓋在這一綜述。接下來，我們將討論DL在腫瘤學中的具體應用，包括腫瘤起源檢測、分子亞型鑒定、預后和生存能力預測、基因組性狀的組織學推斷、腫瘤微環境分析以及未來在空間轉錄組學、宏基因組學和藥物基因組學中的應用。我們總結了目前的挑戰和潛在的策略，使DL在臨床環境中常規應用。

//pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34579788/

在當今自動化、云計算、算法、人工智能和大數據的世界中，很少有話題像數據科學和機器學習那樣相關。它們最近之所以受歡迎，不僅是因為它們適用于現實生活中的問題，還因為它們自然地融合了許多不同的學科，包括數學、統計學、計算機科學、工程學、科學和金融學。對于開始學習這些主題的人來說，大量的計算技術和數學思想似乎是壓倒性的。有些人可能只滿足于學習如何使用現成的方法來應用于實際情況。這本書的目的是提供一個可訪問的，但全面的數據科學和機器學習的概述。它是為任何有興趣獲得更好的理解數學和統計，支持豐富的各種想法和機器學習算法的數據科學。我們的觀點是，計算機語言來來去去，但潛在的關鍵思想和算法將永遠存在，并將形成未來發展的基礎。

數據科學為理解和處理數據提供了必要的語言和技術。它涉及數值數據的設計、收集、分析和解釋，目的是提取模式和其他有用的信息。機器學習與數據科學密切相關，涉及從數據中學習的算法和計算機資源的設計。本書的組織大致遵循數據科學項目的典型步驟:收集數據以獲得關于研究問題的信息;數據的清理、匯總和可視化;數據建模和分析;將關于模型的決策轉化為關于研究問題的決策和預測。由于這是一本以數學和統計為導向的書，大部分重點將放在建模和分析上。

我們從第一章開始，使用Python中的數據操作包、結構化、總結和可視化數據。雖然本章中涉及的材料不需要數學知識，但它為數據科學形成了一個明顯的起點:更好地理解可用數據的性質。在第二章中，我們介紹統計學習的主要成分。我們區分監督和非監督學習技術，并討論我們如何評估(非)監督學習方法的預測性能。統計學習的一個重要部分是數據建模。我們介紹了數據科學中各種有用的模型，包括線性、多元高斯和貝葉斯模型。機器學習和數據科學中的許多算法使用蒙特卡洛技術，這是第3章的主題。蒙特卡洛可以用于模擬、估計和優化。第四章討論了無監督學習，其中我們討論了密度估計、聚類和主成分分析等技術。然后我們將注意力轉向監督式學習然后，我們將在第5章中把注意力轉向監督學習，并解釋一大類回歸模型背后的思想。在其中，我們還描述了如何使用Python的statmodels包來定義和分析線性模型。第6章建立在前一章回歸的基礎上，發展了核方法和正則化的強大概念，這使得第5章的基本思想可以以優雅的方式得到擴展，使用重建核希爾伯特空間的理論。在第7章中，我們繼續進行分類任務，它也屬于監督學習框架，并考慮了各種分類方法，包括貝葉斯分類、線性和二次判別分析、k近鄰和支持向量機。在第8章，我們考慮回歸和分類的通用方法，利用樹結構。最后，在第9章，我們考慮了神經網絡和深度學習的工作方式，并表明這些學習算法有一個簡單的數學解釋。在每一章的末尾都提供了廣泛的練習。

//www.routledge.com/Data-Science-and-Machine-Learning-Mathematical-and-Statistical-Methods/Kroese-Botev-Taimre-Vaisman/p/book/9781138492530#:~:text=The%20purpose%20of%20Data%20Science,and%20machine%20learning%20algorithms%20in

關于運動的數據長期以來一直是運動科學家研究和分析的主題。這些數據越來越大的規模和可用性也吸引了機器學習、計算機視覺和人工智能研究人員的注意。然而，這些社區很少相互影響。這個研討會旨在將這些領域的研究人員聚集在一起，以激發跨學科的方法來解決這些問題。研討會圍繞五個不同的主題組織，并以教程和概述形式介紹了關鍵概念，以促進不同背景的研究人員之間的知識交流和基于數據的體育研究方法。通過對具體問題或技術的更深入的介紹，這些內容得到了補充。有一個由實踐者組成的小組討論，討論了將分析應用于實踐的困難和經驗教訓。最后，我們得出了一些結論和下一步的步驟。

隨著數據來源的出現，如賽事數據(如動作的時間和地點)、跟蹤數據(如位置數據)和運動員監測(如生物傳感器、imu、GPS)，體育已經成為一個數據極其豐富的領域。這些數據通常廣泛地收集在多個不同的運動項目中，包括專業和娛樂水平。這些數據的出現提出了從理論(如運動建模)和實踐(如頂級運動訓練)角度開發收集數據的需要。問題的解決方案只能通過運動科學與信息學(S&I)和機器學習(ML)社區之間的互動來提供。機器學習正在成為體育分析的一種強大的新范式，因為它提供了理解收集到的數據的新方法。然而，S&I和ML社區傳統上是分開的，各自有自己的議程。研討會的目的是將活躍在這兩個領域的頂尖研究人員和實踐者聚集在一起，以評估他們潛在的協同作用。

我們按照五個不同的主題組織了研討會，每一個主題都是半天到一整天的重點。鑒于參與者在學科方面的背景不同，每個主題都以概述開始，以便讓每個人都在同一頁上。然后是更詳細的陳述。這5個主題是:機器學習與體育運動的結合。本次會議的目標是提供一些機器學習技術(預測建模、文本挖掘)的概述，以及如何將它們應用于體育運動。ML可以發揮作用的說明性應用包括評估球隊和球員的表現，支持體育轉播，評估球迷對規則改變的反應，并幫助減少視頻分析人員的時間負擔。目的是提供運動科學基本概念的概述，以便從機器學習中為研究人員提供信息。基本概念是競賽、訓練與運動員能力的關系，不同運動項目的表現結構，以及運動實踐中對支持的需求。特別是將團隊運動結構解釋為具有突發行為的動態交互過程，認為這是機器學習在運動領域最常見的應用領域。該課程旨在讓參與者接觸到通過分析視覺信息來收集團隊運動信息的實踐。會議開始時概述了計算機視覺在體育領域的一般應用。其中三名主持人來自業界，代表的公司在向分析制作人提供團隊運動(如籃球、足球和冰球)的信息方面具有重要影響力。第四位演講者來自學術界，討論了相機規劃和分析的材料，此外，他本人也參與了業余體育運動中視覺分析方法的技術轉移。這些有經驗的研究人員的講座很好地滿足了總體目標，即讓參與者了解視覺的方法和應用。跨學科視角的戰術會議旨在建立一個共同的理解戰術及其在預測/生成模型的實施。如何在計算機模型中表示總體的長期戰略仍然是一個開放的問題，在概述和貢獻的演示的例子中討論了不同的想法。一個關鍵的挑戰是如何將機器學習模型的結果有效地傳遞給領域專家，這與許多此類模型的黑盒子特性相結合。這一屆會議強調了實現這一目標的各種技術，并舉例說明了各種運動項目，如冰球、乒乓球和足球的練習。這仍然是一個活躍的研究領域，討論了各種經驗教訓和改善領域專家和技術專家之間交流的想法。

本書介紹了自由軟件Python及其在統計數據分析中的應用。它涵蓋了連續、離散和分類數據的常見統計測試，以及線性回歸分析和生存分析和貝葉斯統計的主題。每個測試的Python解決方案的工作代碼和數據，以及易于遵循的Python示例，可以被讀者復制，并加強他們對主題的直接理解。隨著Python生態系統的最新進展，Python已經成為科學計算的一種流行語言，為統計數據分析提供了一個強大的環境，并且是R的一個有趣的替代選擇。本書面向碩士和博士學生，主要來自生命和醫學科學，具有統計學的基本知識。由于該書還提供了一些統計方面的背景知識，因此任何想要執行統計數據分析的人都可以使用這本書。

簡介： 近年來，生命科學和數據科學已經融合。機器人技術和自動化技術的進步使化學家和生物學家能夠生成大量數據。與20年前的整個職業生涯相比，如今的科學家每天能夠產生更多的數據。快速生成數據的能力也帶來了許多新的科學挑戰。我們不再處于可以通過將數據加載到電子表格中并制作幾個圖表來對其進行處理的時代。為了從這些數據集中提取科學知識，我們必須能夠識別和提取非顯而易見的關系。近年來，作為識別數據模式和關系的強大工具而出現的一種技術是深度學習，它是一類算法，它徹底改變了解決諸如圖像分析，語言翻譯和語音識別等問題的方法。深度學習算法擅長識別和利用大型數據集中的模式。由于這些原因，深度學習在生命科學學科中具有廣泛的應用。本書概述了深度學習如何應用于遺傳學，藥物發現和醫學診斷等多個領域。我們描述的許多示例都附帶有代碼示例，這些示例為方法提供了實用的介紹，并為讀者提供了以后進行研究和探索的起點。

該書中代碼地址：//github.com/deepchem/DeepLearningLifeSciences

目錄：

• 生命科學
• 深度學習介紹
• 機器學習與深化
• 分子與機器學習
• 生物機器學習
• 基因組學與深度學習
• 顯微學與機器學習
• 醫藥學與深度學習
• 生成模型
• 深度模型的解釋
• 預測模型
• 展望