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本書旨在全面介紹預測方法，并為讀者提供關于每種方法的足夠信息，以便他們能夠明智地使用它們。我們不打算對每種方法背后的理論細節進行全面的討論，盡管每章末尾的參考文獻將填補許多這些細節。 這本書是寫給三個讀者的:(1)那些發現自己在商業領域做預測的人，他們可能沒有在該領域接受過任何正式的培訓;(2)商科本科學生;(3)選修預測課程的MBA學生。我們自己也在澳大利亞莫納什大學(Monash University)攻讀商學學士或商學學士學位的學生的三年級課程中使用它。 對于大多數章節，我們只假設讀者熟悉統計學入門知識和高中代數。有幾個部分也需要矩陣的知識，但這些都被標記了。

在每章的末尾，我們提供了一個“進一步閱讀”的列表。一般來說，這些清單包括建議的教科書，提供了該主題更高級或更詳細的處理。如果沒有合適的教科書，我們建議期刊文章提供更多的信息。 我們在書中使用R，我們希望學生學習如何用R進行預測，R幾乎在每個操作系統上都是免費的。它是所有統計分析的絕佳工具，而不僅僅是預測。有關安裝和使用R的說明，請參閱“使用R”附錄。 書中的所有R示例都假設您已經加載了CRAN上可用的fpp2包，使用庫(fpp2)。這將自動加載其他幾個包，包括forecast和ggplot2，以及書中使用的所有數據。在編寫本書時，我們使用了fpp2包的v2.4版和預測包的v8.20版。這些可以從CRAN以通常的方式安裝。這些包的早期版本不一定會給出與本書中顯示的結果相同的結果。

我們將對所有圖形使用ggplot2包。如果你想學習如何修改圖表，或者創建自己的ggplot2圖形，這些圖形與本書中展示的示例不同，請閱讀ggplot2書籍(Wickham, 2016)，或者在DataCamp在線學習平臺上學習ggplot2課程。

還有一個基于這本書的DataCamp課程，介紹了第2章、第3章、第7章和第8章中的一些思想，并簡要介紹了第9章和第11章中的一些主題。 * 這本書在幾個方面與其他預測教科書不同。 * 它是免費的，而且是在線的，這使得它可以被廣泛的受眾所接受。 * 它使用R，這是一種免費的、開源的、非常強大的軟件。 * 在線版本不斷更新。您不必等到下一版才刪除錯誤或討論新方法。我們會經常更新這本書。 * 從我們自己的咨詢實踐中，有幾十個真實的數據例子。我們曾與數百家企業和組織合作，幫助他們解決預測問題，這些經驗直接促成了這里給出的許多例子，并指導了我們預測的總體理念。 * 我們比大多數預測者更強調圖形方法。我們使用圖表來探索數據，分析擬合模型的有效性，并給出預測結果。

//otexts.com/fpp2/

《機器學習中的統計建模:概念和應用》介****紹了統計、探索性數據分析和機器學習的基本概念和作用。本文將討論機器學習的各個方面以及統計的基礎知識。通過簡單的例子和圖形表示來介紹概念，以便更好地理解技術。這本書采取了一個整體的方法-把關鍵概念與機器學習的多學科應用的深入論述放在一起。討論了新的案例研究和研究問題陳述，這將幫助研究人員在他們的應用領域基于統計和機器學習的概念。機器學習中的統計建模:概念和應用將幫助統計學家、機器學習從業者和程序員解決各種任務，如分類、回歸、聚類、預測、推薦等。

//www.elsevier.com/books/statistical-modeling-in-machine-learning/goswami/978-0-323-91776-6

通過實際問題、應用和教程的幫助，提供了應用于機器學習的最新統計概念的全面概述 * 介紹了從基本原理到先進技術的逐步方法 * 包括成功和不成功的機器學習應用的案例研究，以理解其實現中的挑戰，以及工作的例子

1. Introduction to Statistical Modelling in Machine Learning - A Case Study
2. A Technique of Data Collection- Web Scraping with Python
3. Analysis of Covid-19 using Machine Learning Techniques
4. Discriminative Dictionary Learning based on Statistical Methods
5. Artificial Intelligence based Uncertainty Quantification technique for External flow CFD simulations
6. Music Genres Classification
7. Classification Model of Machine Learning for Medical Data Analysis
8. Regression Models for Machine learning
9. Model Selection and Regularization
10. Data Clustering using Unsupervised Machine Learning
11. Emotion-based classification through fuzzy entropy enhanced FCM clustering
12. Fundamental Optimization Methods for Machine Learning
13. Stochastic Optimization of Industrial Grinding Operation through Data-Driven Robust Optimization
14. Dimensionality Reduction using PCAs in Feature Partitioning Framework
15. Impact of Mid-Day Meal Scheme in Primary Schools in India using Exploratory Data Analysis and Data Visualisation
16. Nonlinear System Identification of Environmental pollutants using Recurrent Neural Networks and Global Sensitivity Analysis
17. Comparative Study of Automated Deep Learning Techniques for Wind Time Series Forecasting

//nostarch.com/math-deep-learning

深度學習無處不在，這使得AI的強大驅動力成為更多STEM專業人士需要了解的東西。學習使用哪個庫命令是一回事，但要真正理解這一原則，您需要掌握使之正確的數學概念。本書將為您提供概率論、統計學、線性代數和微分學等主題的工作知識，這些是使深度學習易于理解的基本數學知識，也是成功練習深度學習的關鍵。 這四個子領域中的每一個都與Python代碼和實際操作的示例相關聯，這些示例彌合了純數學及其在深度學習中的應用之間的差距。章節建立在彼此的基礎上，基本的主題，如貝葉斯定理，然后是更高級的概念，如使用向量、矩陣和函數的導數訓練神經網絡。在探索和實現深度學習算法時，您將最終使用所有這些數學知識，包括反向傳播和梯度下降——這些基本算法使AI革命成為可能。 你將學習:

• 概率規則，概率分布，貝葉斯概率
• 使用統計數據來理解數據集和評估模型
• 如何操作向量和矩陣，并利用它們在神經網絡中移動數據
• 如何用線性代數實現主成分分析和奇異值分解
• 如何應用改進版本的梯度下降，如RMSprop, Adagrad和Adadelta
• 一旦你通過AI編程的鏡頭理解了本書中呈現的核心數學概念，你就會有基礎的知識來輕松跟隨和使用深度學習。

目錄內容：

Introduction Chapter 1: Setting the Stage Chapter 2: Probability Chapter 3: More Probability Chapter 4: Statistics Chapter 5: Linear Algebra Chapter 6: More Linear Algebra Chapter 7: Differential Calculus Chapter 8: Matrix Calculus Chapter 9: Data Flow in Neural Networks Chapter 10: Backpropagation Chapter 11: Gradient Descent Appendix: Going Further View the Copyright page

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這本書通過探索計算機科學理論和機器學習雙方可以相互傳授的內容，將理論和機器學習聯系起來。它強調了對靈活、易于操作的模型的需求，這些模型更好地捕捉使機器學習變得容易的東西，而不是讓機器學習變得困難的東西。

理論計算機科學家將被介紹到機器學習的重要模型和該領域的主要問題。機器學習研究人員將以一種可訪問的格式介紹前沿研究，并熟悉現代算法工具包，包括矩法、張量分解和凸規劃松弛。

超越最壞情況分析的處理方法是建立對實踐中使用的方法的嚴格理解，并促進發現令人興奮的、解決長期存在的重要問題的新方法。

在這本書中，我們將涵蓋以下主題:

(a)非負矩陣分解

(b)主題建模

(c)張量分解

(d)稀疏恢復

(e)稀疏編碼

(f)學習混合模型

(g)矩陣補全

//www.cambridge.org/core/books/algorithmic-aspects-of-machine-learning/165FD1899783C6D7162235AE405685DB

這本書的目的是提供一個從零開始全面的貝葉斯優化介紹，并細致闡述所有關鍵的想法。目標受眾是機器學習、統計和相關領域的研究生和研究人員。然而，我也希望來自其他領域的從業者和研究人員能在這里找到一些用處。

//bayesoptbook.com/

本書分為三個主要部分，包括:

• 高斯過程建模的理論與實踐，
• Bayesian方法用于序列決策
• 實現切實有效的優化策略。

還包括一些其他的主題:

• 理論收斂結果的概述，
• 一項關于引人注目的擴展的調研，
• 貝葉斯優化的全面歷史
• 應用的帶注釋的參考書目。

目錄內容： Introduction Gaussian Processes Modeling with Gaussian Processes Model Assessment, Selection, and Averaging Decision Theory for Optimization Utility Functions for Optimization Common Bayesian Optimization Policies Computing Policies with Gaussian Processes Implementation Theoretical Analysis Extensions and Related Settings A Brief History of Bayesian Optimization

引言概述

在機器學習的背景下，貝葉斯優化是一個古老的想法。盡管貝葉斯優化的歷史已經很長，但在過去的十年里，它經歷了一段復興和快速發展的時期。這種復興的主要驅動力是計算方面的進步，這使得貝葉斯建模和推理的工具越來越復雜。

這本書的目的是提供一個從零開始的全面的貝葉斯優化介紹，并細致闡述所有的關鍵思想。這種自下而上的方法允許我們在貝葉斯優化算法中確定統一的主題，這些主題可能在以往的調研文獻時丟失。

這本書分為三個主要部分。第2-4章涵蓋了高斯過程建模的理論和實踐方面。這類模型是貝葉斯優化文獻中最受歡迎的，其中包含的材料對接下來的幾章至關重要。

第5-7章介紹了序列決策理論及其在優化中的應用。雖然這個理論需要一個目標函數的模型和我們對它的觀察，介紹是不可知的模型的選擇，可以獨立地閱讀前幾章的高斯過程。這些內容是在第8-10章中介紹的，討論了使用高斯過程模型的貝葉斯優化的細節。第8-9章討論了計算和實現的細節，第10章討論了貝葉斯優化算法的理論性能界限，其中大多數結果密切依賴于目標函數的高斯過程模型或相關的重新生成核希爾伯特空間。

一些應用的細微差別需要修改基本序列優化方案(這是前幾章的重點)，第11章介紹了對這一基本設置的幾個值得注意的擴展。每一個都是通過貝葉斯決策理論的統一視角系統地呈現出來的，以說明一個人在面對新情況時應該如何處理。最后，第12章提供了一個簡單和獨立的貝葉斯歷史介紹。

W. Keith Nicholson的《線性代數與應用》，傳統上出版多年，現在作為開放教育資源和Lyryx的一部分發布與開放文本!支持今天的學生和教師需要更多的教科書，這就是為什么尼克爾森博士選擇與Lyryx學習工作。

總的來說，教材的目標是在計算技能，理論和線性代數的應用之間達到平衡。它是線性代數的思想和技術的一個相對先進的介紹，目標是科學和工程學生，他們不僅需要理解如何使用這些方法，而且還需要深入了解為什么他們工作。

它介紹了線性代數的一般思想遠早于競爭保持與線性代數相同的嚴格和簡潔的方法。隨著許多圖表和例子，幫助學生形象化，它也保持與概念的不斷介紹。

課程內容有足夠的靈活性，可以呈現一個傳統的主題介紹，或者允許一個更實用的課程。第1-4章為初學者開設了一學期的課程，而第5-9章為第二學期的課程。這本教科書主要是關于實數線性代數的，在適當的時候提到了復數(在附錄A中回顧)。

本書總結了使用Python進行計算工程和科學計算的一些核心思想。重點是介紹一些與數值算法相關的基本Python(編程)概念。后面的幾章涉及數字庫，如numpy和scipy，它們比這里提供的空間要大得多。我們的目標是讓讀者能夠獨立學習如何使用可用的文檔(在線和通過包本身)使用這些庫的其他功能。

目錄內容： Chapter 1 Introduction Chapter 2 A powerful calculator Chapter 3 Data Types and Data Structures Chapter 4 Introspection Chapter 5 Input and Output Chapter 6 Control Flow Chapter 7 Functions and modules Chapter 8 Functional tools Chapter 9 Common tasks Chapter 10 From Matlab to Python Chapter 11 Python shells Chapter 12 Symbolic computation Chapter 13 Numerical Computation Chapter 14 Numerical Python (numpy): arrays Chapter 15 Visualising Data Chapter 16 Numerical Methods using Python (scipy) Chapter 17 Where to go from here?

概率論起源于17世紀的法國，當時兩位偉大的法國數學家，布萊斯·帕斯卡和皮埃爾·德·費馬，對兩個來自機會博弈的問題進行了通信。帕斯卡和費馬解決的問題繼續影響著惠更斯、伯努利和DeMoivre等早期研究者建立數學概率論。今天，概率論是一個建立良好的數學分支，應用于從音樂到物理的學術活動的每一個領域，也應用于日常經驗，從天氣預報到預測新的醫療方法的風險。

本文是為數學、物理和社會科學、工程和計算機科學的二、三、四年級學生開設的概率論入門課程而設計的。它提出了一個徹底的處理概率的想法和技術為一個牢固的理解的主題必要。文本可以用于各種課程長度、水平和重點領域。

在標準的一學期課程中，離散概率和連續概率都包括在內，學生必須先修兩個學期的微積分，包括多重積分的介紹。第11章包含了關于馬爾可夫鏈的材料，為了涵蓋這一章，一些矩陣理論的知識是必要的。

文本也可以用于離散概率課程。材料被組織在這樣一種方式，離散和連續的概率討論是在一個獨立的，但平行的方式，呈現。這種組織驅散了對概率過于嚴格或正式的觀點，并提供了一些強大的教學價值，因為離散的討論有時可以激發更抽象的連續的概率討論。在離散概率課程中，學生應該先修一學期的微積分。

為了充分利用文中的計算材料和例子，假設或必要的計算背景很少。所有在文本中使用的程序都是用TrueBASIC、Maple和Mathematica語言編寫的。

這份手冊最大的特點就是包含許多關于機器學習的經典公式和圖表，有助于您快速回憶有關機器學習的知識點。非常適合那些正在準備與機器學習相關的工作面試的人。

項目地址： //github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet

該手冊雖然只有 135 頁，但麻雀雖小五臟俱全，包含了 28 個主題內容，目錄如下：

• Introduction
• Probability
• Generative models for discrete data
• Gaussian Models
• Bayesian statistics
• Frequentist statistics
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Generalized linear models and the exponential family
• Directed graphical models(Bayes nets)
• Mixture models and the EM algorithm
• Latent linear models
• Sparse linear models
• Kernels
• Gaussian processes
• Adaptive basis function models
• Hidden markov Model
• State space models
• Undirected graphical models(Markov random fields)
• Exact inference for graphical models
• Variational inference
• More variational inference
• Monte Carlo inference
• Markov chain Monte Carlo (MCMC)inference
• Clustering
• Graphical model structure learning
• Latent variable models for discrete data
• Deep learning