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高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

決策理論是現代人工智能和經濟學的基礎。本課程主要從統計學的角度，也從哲學的角度，為決策理論打下堅實的基礎。本課程有兩個目的:

• 深入了解統計決策理論、實驗設計的自動化方法，并將其與人類決策聯系起來。
• 通過開發算法和智能代理的實驗，將該理論應用到強化學習和人工智能的實際問題中。

課程可分為兩部分。

• 第一部分，我們介紹了主觀概率和效用的概念，以及如何用它們來表示和解決決策問題。然后討論未知參數的估計和假設檢驗。最后，我們討論了順序抽樣、順序實驗，以及更一般的順序決策。

• 第二部分是不確定性下的決策研究，特別是強化學習和專家咨詢學習。首先，我們研究幾個有代表性的統計模型。然后，我們給出了使用這些模型做出最優決策的算法的概述。最后，我們來看看學習如何根據專家的建議來行動的問題，這個領域最近在在線廣告、游戲樹搜索和優化方面有很多應用。

本書概述了現代數據科學重要的數學和數值基礎。特別是，它涵蓋了信號和圖像處理(傅立葉、小波及其在去噪和壓縮方面的應用)、成像科學(反問題、稀疏性、壓縮感知)和機器學習(線性回歸、邏輯分類、深度學習)的基礎知識。重點是對方法學工具(特別是線性算子、非線性逼近、凸優化、最優傳輸)的數學上合理的闡述，以及如何將它們映射到高效的計算算法。

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它應該作為數據科學的數字導覽的數學伴侶，它展示了Matlab/Python/Julia/R對這里所涵蓋的所有概念的詳細實現。

本備忘單是機器學習手冊的濃縮版，包含了許多關于機器學習的經典方程和圖表，旨在幫助您快速回憶起機器學習中的知識和思想。

這個備忘單有兩個顯著的優點:

1. 清晰的符號。數學公式使用了許多令人困惑的符號。例如，X可以是一個集合，一個隨機變量，或者一個矩陣。這是非常混亂的，使讀者很難理解數學公式的意義。本備忘單試圖規范符號的使用，所有符號都有明確的預先定義，請參見小節。

2. 更少的思維跳躍。在許多機器學習的書籍中，作者省略了數學證明過程中的一些中間步驟，這可能會節省一些空間，但是會給讀者理解這個公式帶來困難，讀者會在中間迷失。

數學與計算為計算復雜性理論提供了一個廣泛的、概念性的概述——高效計算的數學研究。計算復雜性理論在計算機科學和工業中有著重要的實際應用，它已經發展成為一個高度跨學科的領域，與大多數數學領域和越來越多的科學研究有著密切的聯系。

Avi Wigderson對復雜性理論進行了全面的研究，強調了該領域的洞察力和挑戰。他解釋了導致關鍵模型、概念和結果的想法和動機。特別是，他研究了算法和復雜性，計算和證明，隨機性和相互作用，量子和算術計算，密碼學和學習，所有這些都是一個緊密結合的整體的一部分，有許多相互影響。威格德森闡述了這一領域的廣闊，它的美麗和豐富，以及它與數學其他領域的多樣化和日益增長的相互作用。最后，他全面介紹了計算理論、計算方法和愿望，以及它在塑造和將進一步塑造科學、技術和社會方面的獨特而基本的方式。為進一步閱讀，廣泛的參考書目提供了所有的主題。

數學與計算對于數學、計算機科學及相關領域的本科生和研究生，以及這些領域的研究人員和教師都很有用。許多部分只需要很少的背景知識，對于那些想要了解計算理論的新手來說，這是一種邀請。

• 計算復雜性理論的全面覆蓋，并超越
• 高層次，直觀的闡述，這帶來概念的清晰度，這一中心和動態的科學學科
• 中心概念和模型的演化和動機的歷史記錄
• 概觀計算理論對科學、技術和社會的影響
• 廣泛的參考書目

Avi Wigderson是新澤西州普林斯頓高等研究院數學學院的Herbert H. Maass教授。

簡介： Python作為目前受歡迎的語言之一，越來越多的人成為Pythoner，這本書不僅僅是一本Python說明書，該書基于Python3.7。 Python中的經典計算機科學問題可以使用經過時間驗證的方案，練習和算法來提高您的CS解決問題的能力。看起來很新或獨特的計算機科學問題通常源于經典算法，編碼技術和工程原理。并且經典方法仍然是解決它們的最佳方法！通過對本書的學習，將解決許多編碼難題，從簡單的任務（如二進制搜索算法）到使用k-means進行數據聚類。該書主要包括：

• 搜索算法
• 圖的常用技術
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 對抗搜索
• 使用類型提示
• 涵蓋Python 3.7

目錄：

• 簡介
• 小問題
• 搜索問題
• 約束滿足問題
• 圖問題
• 遺傳算法
• K均值聚類
• 簡單的神經網絡
• 對抗搜索
• 其他問題

作者介紹： David Kopec是位于佛蒙特州伯靈頓的尚普蘭學院的計算機科學與創新助理教授。他是一個有經驗的軟件開發者.

題目： Machine learning and the physical sciences

摘要：

機器學習(ML)包含廣泛的算法和建模工具，用于大量的數據處理任務，這些任務近年來已經進入大多數科學學科。本文有選擇地回顧了機器學習與物理科學接口的最新研究進展。這包括由物理洞察力驅動的ML的概念發展，機器學習技術在物理中的幾個領域的應用以及這兩個領域之間的交叉。在介紹了機器學習方法和原理的基本概念之后，舉例說明了如何用統計物理來理解ML中的方法，然后介紹了ML方法在粒子物理和宇宙學、量子多體物理、量子計算、化學和材料物理中的應用。此外，還強調了針對加速ML的新型計算體系結構的研究和開發。每個部分都描述了最近的成功以及特定領域的方法和挑戰。

作者簡介：

Giuseppe Carleo于2018年加入了位于美國計算量子物理中心的Flatiron研究所。2007年，他在羅馬大學獲得物理學學士學位;2011年，他在意大利國際高等研究學院獲得凝聚態理論博士學位。他在法國光學研究所和瑞士蘇黎世聯邦理工學院獲得博士后。他也是蘇黎世聯邦理工學院計算量子物理學的講師。Carleo的主要研究方向是發展先進的數值算法來研究強相互作用量子系統的挑戰性問題。他的研究應用范圍包括凝聚態物質、超冷原子和量子計算。他對量子蒙特卡羅方法的發展做出了貢獻，包括平衡和動態特性，包括時變蒙特卡羅和神經網絡量子態。在CCQ，他正在開發和推廣基于人工智能的新技術來解決量子問題。他是開源項目NetKet的創始人和開發負責人。

圖靈獎獲得者Judea Pearl在Twitter推薦了一本新書《圖模型手冊》，他認為，這本書很好地刻寫了圖模型領域自20世紀80年代成立以來是如何發展的。由頂級統計學家編寫，它可以作為傳統統計學家很好的一個介紹因果模型的材料。這本書總共546頁pdf，由蘇黎世聯邦理工學院、華盛頓大學、加州伯克利分校、哥本哈根大學四位教授主編，以及有30多位統計學家合作編著完成。