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在過去的十年里，人們對人工智能和機器學習的興趣有了相當大的增長。從最廣泛的意義上說，這些領域旨在“學習一些有用的東西”，了解生物體所處的環境。如何處理收集到的信息導致了算法的發展——如何處理高維數據和處理不確定性。在機器學習和相關領域的早期研究階段，類似的技術在相對孤立的研究社區中被發現。雖然不是所有的技術都有概率論的自然描述，但許多都有，它是圖模型的框架(圖和概率論的結合)，使從統計物理、統計、機器學習和信息理論的想法的理解和轉移。在這種程度上，現在有理由期待機器學習研究人員熟悉統計建模技術的基礎知識。這本書集中在信息處理和機器學習的概率方面。當然，沒有人說這種方法是正確的，也沒有人說這是唯一有用的方法。事實上，有人可能會反駁說，這是沒有必要的，因為“生物有機體不使用概率論”。無論情況是否如此，不可否認的是，圖模型和概率框架幫助機器學習領域出現了新算法和模型的爆炸式增長。我們還應該清楚，貝葉斯觀點并不是描述機器學習和信息處理的唯一方法。貝葉斯和概率技術在需要考慮不確定性的領域中發揮了自己的作用。

//www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.barber/brml/

本書結構

本書第一部分的目的之一是鼓勵計算機科學專業的學生進入這一領域。許多現代學生面臨的一個特別困難是有限的正規微積分和線性代數訓練，這意味著連續和高維分布的細節可能會讓他們離開。在以概率作為推理系統的一種形式開始時，我們希望向讀者展示他們可能更熟悉的邏輯推理和動態規劃的想法如何在概率環境中有自然的相似之處。特別是，計算機科學的學生熟悉的概念，算法為核心。然而，在機器學習中更常見的做法是將模型視為核心，而如何實現則是次要的。從這個角度來看，理解如何將一個數學模型轉換成一段計算機代碼是核心。

第二部分介紹了理解連續分布所需的統計背景，以及如何從概率框架來看待學習。第三部分討論機器學習的主題。當然，當一些讀者看到他們最喜歡的統計話題被列在機器學習下面時，他們會感到驚訝。統計學和機器學習之間的一個不同觀點是，我們最終希望構建什么樣的系統(能夠完成“人類/生物信息處理任務的機器)，而不是某些技術。因此，我認為這本書的這一部分對機器學習者來說是有用的。第四部分討論了明確考慮時間的動態模型。特別是卡爾曼濾波器被視為圖模型的一種形式，這有助于強調模型是什么，而不是像工程文獻中更傳統的那樣把它作為一個“過濾器”。第五部分簡要介紹了近似推理技術，包括隨機(蒙特卡羅)和確定性(變分)技術。

對機器學習優化和無約束凸優化進行簡明導論介紹。

這本書的目的是介紹計算機科學家所需要的一些基本數學知識。讀者并不期望自己是數學家，我們希望下面的內容對你有用。

數據挖掘和機器學習的基本算法構成了數據科學的基礎，利用自動化方法分析各種數據的模式和模型，應用范圍從科學發現到商業分析。本教材面向本科和研究生課程，全面深入地介紹了數據挖掘、機器學習和統計學，為學生、研究人員和實踐者提供了堅實的指導。這本書奠定了數據分析、模式挖掘、聚類、分類和回歸的基礎，集中在算法和潛在的代數、幾何和概率概念上。新的第二版是一個完整的部分致力于回歸方法，包括神經網絡和深度學習。

• 涵蓋核心方法和前沿研究，包括深度學習

• 提供了一種基于開源實現的算法方法

• 包含了經過類測試的例子和練習，允許課程設計的靈活性和現成的參考

數據挖掘和機器學習使人能夠從數據中獲得基本的見解和知識。它們允許發現深刻的、有趣的和新穎的模式，以及從大規模數據中描述的、可理解的和可預測的模型。在這個領域有幾本好書，但其中很多不是太高級就是太高級。這本書是一個介紹性的文本，奠定了機器學習和數據挖掘的基本概念和算法的基礎。重要的概念在第一次遇到時就會被解釋，并附有詳細的步驟和推導。本書的主要目標是通過對數據和方法的幾何、(線性)代數和概率解釋的相互作用，建立公式背后的直覺。這第二版在回歸上增加了一個完整的新部分，包括線性和邏輯回歸，神經網絡，和深度學習。其他章節的內容也進行了更新，已知的勘誤表也得到了修正。本書的主要部分包括數據分析基礎、頻繁模式挖掘、聚類、分類和回歸。這些課程涵蓋了核心方法以及尖端主題，如深度學習、核方法、高維數據分析和圖分析。

深度學習，核方法，高維數據分析，圖分析。這本書包括許多例子來說明概念和算法。它也有結束語練習，在課堂上使用過。書中所有的算法都是由作者實現的。為了幫助實際理解，我們建議讀者自己實現這些算法(例如，使用Python或R)。如幻燈片、數據集和視頻等補充資源可以在該書的同伴站點在線獲得:

//dataminingbook.info

目錄內容： 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

圖片

社交網絡和分子圖等結構化的圖形數據在現實世界中隨處可見。設計先進的圖結構數據表示學習算法，促進下游任務的完成，具有重要的研究意義。圖神經網絡(GNNs)將深度神經網絡模型推廣到圖結構數據，為從節點級或圖級有效學習圖結構數據表示開辟了一條新途徑。由于其強大的表示學習能力，GNN在從推薦、自然語言處理到醫療保健等各種應用中獲得了實際意義。近年來，它已成為一個熱門的研究課題，越來越受到機器學習和數據挖掘界的關注。本教程涵蓋了相關和有趣的主題，包括使用GNNs在圖結構數據上的表示學習、GNNs的魯棒性、GNNs的可擴展性和基于GNNs的應用程序。

目錄內容： 引言 Introduction 基礎 Foundations 模型 Models 應用 Applications

//cse.msu.edu/~mayao4/tutorials/aaai2021/

本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來進行決策——而不是將環境視為一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及規劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

//sites.google.com/view/mbrl-tutorial

近年來，強化學習領域取得了令人印象深刻的成果，但主要集中在無模型方法上。然而，社區認識到純無模型方法的局限性，從高樣本復雜性、需要對不安全的結果進行抽樣，到穩定性和再現性問題。相比之下，盡管基于模型的方法在機器人、工程、認知和神經科學等領域具有很大的影響力，但在機器學習社區中，這些方法的開發還不夠充分(但發展迅速)。它們提供了一系列獨特的優勢和挑戰，以及互補的數學工具。本教程的目的是使基于模型的方法更被機器學習社區所認可和接受。鑒于最近基于模型的規劃的成功應用，如AlphaGo，我們認為對這一主題的全面理解是非常及時的需求。在教程結束時，觀眾應該獲得:

• 數學背景，閱讀并跟進相關文獻。
• 對所涉及的算法有直觀的理解(并能夠訪問他們可以使用和試驗的輕量級示例代碼)。
• 在應用基于模型的方法時所涉及到的權衡和挑戰。
• 對可以應用基于模型的推理的問題的多樣性的認識。
• 理解這些方法如何適應更廣泛的強化學習和決策理論，以及與無模型方法的關系。

【導讀】機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自德國人工智能教授 Bernhard Sch?lkopf教授講述《因果性》，177頁ppt系統性講述了機器學習中的因果性，非常干貨。

由Judea Pearl開創的圖因果推理起源于人工智能(AI)的研究，在很長一段時間內與機器學習領域幾乎沒有聯系。本文認為，機器學習和人工智能的硬開放問題本質上與因果關系有關，并解釋了該領域是如何開始理解它們的。

近年來，機器學習社區對因果關系的興趣顯著增加。我對因果關系的理解是由Judea Pearl和許多合作者和同事所啟發的，其中的大部分內容來自與Dominik Janzing和Jonas Peters合著的一本書(Peters et al.， 2017)。我已經在各種場合談論過這個話題，其中一些正在進入機器學習的主流，特別是因果建模可以提升機器學習模型的魯棒性。因果性和機器學習的交叉的發展令人興奮。這篇報告不僅能夠對討論因果思維對AI的重要性有所幫助，而且還可以為機器學習的觀眾介紹一些圖或結構因果模型的相關概念。

盡管最近取得了諸多成功，但如果我們將機器學習的能力與動物的能力進行比較，我們會發現，在一些動物擅長的關鍵技能上，前者相當糟糕。這包括遷移到新問題,任何形式的泛化,不是從一個數據點到下一個從相同的分布(采樣),而是從一個問題到下一個——都被稱為泛化。這個缺點并不是太令人吃驚，因為機器學習經常忽略生物大量使用的信息: 世界干預、領域遷移、時間結構。最后，機器學習也不擅長思考，在康拉德洛倫茨的意義上，即，在想象的空間中行動。我認為，因果性關注建模和推理，可以對理解和解決這些問題做出實質性的貢獻，從而將該領域帶入下一個層次。

視頻： //www.youtube.com/watch?v=btmJtThWmhA&feature=youtu.be

目錄內容：

• 背景介紹
• 結構化因果模型
• 獨立機制與解纏分解
• 做微積分
• 混淆
• 因果發現：兩變量情況
• 因果機器學習
• 時間序列

隨著機器學習模型越來越多地用于在醫療保健和刑事司法等高風險環境中幫助決策者，確保決策者(最終用戶)正確理解并信任這些模型的功能非常重要。我們將回顧了解模型的可解釋性和explainability的概念,詳細討論不同類型的可說明的模型(例如,基于原型方法,稀疏線性模型、基于規則的技術,廣義可加模型),事后解釋(黑箱解釋，包括反事實解釋和顯著性映射)，并探索可解釋性與因果性、調試和公平性之間的聯系。可解釋機器學習這些應用可以極大地受益于模型的可解釋性，包括刑事司法和醫療保健。

簡介： 機器學習可解釋性的新方法以驚人的速度發布。與所有這些保持最新將是瘋狂的，根本不可能。這就是為什么您不會在本書中找到最新穎，最有光澤的方法，而是找到機器學習可解釋性的基本概念的原因。這些基礎知識將為您做好使機器學??習模型易于理解的準備。

可解釋的是使用可解釋的模型，例如線性模型或決策樹。另一個選擇是與模型無關的解釋工具，該工具可以應用于任何監督的機器學習模型。與模型不可知的章節涵蓋了諸如部分依賴圖和置換特征重要性之類的方法。與模型無關的方法通過更改機器學習的輸入來起作用建模并測量輸出中的變化。

本書將教您如何使（監督的）機器學習模型可解釋。這些章節包含一些數學公式，但是即使沒有數學知識，您也應該能夠理解這些方法背后的思想。本書不適用于嘗試從頭開始學習機器學習的人。如果您不熟悉機器學習，則有大量書籍和其他資源可用于學習基礎知識。我推薦Hastie，Tibshirani和Friedman（2009）撰寫的《統計學習的要素》一書和Andrewra Ng在Coursera3上開設的“機器學習”在線課程，著手進行機器學習。這本書和課程都是免費的！在本書的最后，對可解釋機器學習的未來前景持樂觀態度。

目錄：

• 前言
• 第一章 引言
• 第二章 解釋性
• 第三章 數據集
• 第四章 解釋模型
• 第五章 模型不可知論方法
• 第六章 基于實例的解釋
• 第七章 神經網絡解釋
• 第八章 水晶球
• 第九章 貢獻
• 第十章 引用本書

 機器學習有很多名稱，如機器學習、人工智能、模式識別、數據挖掘、數據同化和大數據等等。它在許多科學領域都有發展，比如物理學、工程學、計算機科學和數學。例如，它被用于垃圾郵件過濾、光學字符識別(OCR)、搜索引擎、計算機視覺、自然語言處理(NLP)、廣告、欺詐檢測、機器人技術、數據預測、材料發現、天文學。這使得有時在文獻中很難找到一個特定問題的解決方案，僅僅是因為不同的單詞和短語用于同一個概念。

這本書旨在緩解這一問題。一個共同的概念，但已知在幾個學科不同的名稱，是描述使用數學作為共同的語言。讀者會發現索引對他們所知的特定主題有用。該索引是全面的，使它很容易找到所需的信息。希望這本書能成為有用的參考書，并成為任何使用機器學習技術的人書架上的必備品

這本書的重點是為什么——只有當一個算法是成功的被理解的時候，它才能被正確的應用，并且結果是可信的。算法經常被并排講授，卻沒有顯示出它們之間的異同。這本書解決了共性，并旨在給一個徹底和深入的處理和發展直覺，同時保持簡潔。

對于任何使用機器學習技術的人來說，這本有用的參考書應該是必備的。

課件：