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這本受歡迎的教科書的第一版，當代人工智能，提供了一個學生友好的人工智能介紹。這一版完全修訂和擴大更新，人工智能: 介紹機器學習，第二版，保留相同的可訪問性和解決問題的方法，同時提供新的材料和方法。

該書分為五個部分，重點介紹了人工智能中最有用的技術。書的第一部分涵蓋了基于邏輯的方法，而第二部分著重于基于概率的方法。第三部分是涌現智能的特點，探討了基于群體智能的進化計算和方法。接下來的最新部分將提供神經網絡和深度學習的詳細概述。書的最后一部分著重于自然語言的理解。

適合本科生和剛畢業的研究生，本課程測試教材為學生和其他讀者提供關鍵的人工智能方法和算法，以解決具有挑戰性的問題，涉及系統的智能行為在專門領域，如醫療和軟件診斷，金融決策，語音和文本識別，遺傳分析等。

//www.routledge.com/Artificial-Intelligence-With-an-Introduction-to-Machine-Learning-Second/Neapolitan-Jiang/p/book/9781138502383

自動駕駛一直是人工智能應用中最活躍的領域。幾乎在同一時間，深度學習的幾位先驅取得了突破，其中三位(也被稱為深度學習之父)Hinton、Bengio和LeCun獲得了2019年ACM圖靈獎。這是一項關于采用深度學習方法的自動駕駛技術的綜述。我們研究了自動駕駛系統的主要領域，如感知、地圖和定位、預測、規劃和控制、仿真、V2X和安全等。由于篇幅有限，我們將重點分析幾個關鍵領域，即感知中的二維/三維物體檢測、攝像機深度估計、數據、特征和任務級的多傳感器融合、車輛行駛和行人軌跡的行為建模和預測。

//arxiv.org/abs/2006.06091

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。

這個可訪問的文本/參考提供了從工程角度對概率圖模型(PGMs)的一般介紹。這本書涵蓋了每一個PGMs的主要類的基礎知識，包括表示、推理和學習原則，并回顧了每種類型模型的實際應用。這些應用來自廣泛的學科領域，突出了貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、動態和時態貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機域、影響圖和馬爾可夫決策過程的多種用途。

提出了一個統一的框架，包括所有的主要類別的PGMs;描述不同技術的實際應用;檢視該領域的最新發展，包括多維貝葉斯分類器、相關圖模型和因果模型;在每一章的結尾提供練習，進一步閱讀的建議，和研究或編程項目的想法。

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

近幾十年來，數據缺失的問題引起了廣泛關注。這個新版本由兩個公認的專家在這個問題上提供了一個最新的實用方法處理缺失數據問題。將理論與應用相結合，作者Roderick Little和Donald Rubin回顧了該主題的歷史方法，并描述了缺失值的多元分析的簡單方法。然后，他們提供了一個連貫的理論來分析基于概率的問題，這些概率來自于數據的統計模型和缺失數據的機制，然后他們將該理論應用到廣泛的重要缺失數據的問題。

統計分析與缺失的數據，第三版開始給讀者介紹缺失數據和解決它的方法。它查看創建丟失數據的模式和機制，以及丟失數據的分類。然后，在討論完整案例分析和可用案例分析(包括加權方法)之前，對實驗中缺失的數據進行檢查。新版本擴大了它的覆蓋面，包括最近的工作，如不響應抽樣調查，因果推理，診斷方法，靈敏度分析，在許多其他主題。

• 一個更新的“經典”由著名的權威寫的主題
• 超過150個練習(包括許多新的)
• 介紹了最近的一些重要方法的研究工作，如多重歸算、加權的穩健替代方法和貝葉斯方法
• 根據過去的學生反饋和課堂經驗修改以前的主題
• 包含一個更新和擴展的書目

2017年，國際統計研究所(International Statistical Institute)將卡爾·皮爾森獎(Karl Pearson Prize)授予了這兩位作者，以表彰他們對統計理論、方法或應用產生深遠影響的研究貢獻。

第三版統計分析缺失的數據，是一個理想的教科書，為本科高年級和/或剛開始研究生水平的學科學生。它也是一個優秀的信息來源，為應用統計學家和在政府行業的從業人員提供參考。

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

貝葉斯網絡(Bayesian networks，BN)最近在眾多領域中引發了興趣，參與了許多不同的應用，包括經濟、風險分析、資產和負債管理、人工智能和機器人、交通系統規劃和優化、政治學分析、法律和法醫科學評估、藥理學和藥物基因組學、系統生物學和代謝組學、心理學和政策制定和社會方案評價等。這種強烈的響應可以看出，結構和過程的概率貝葉斯模型是可靠的和穩定的因果關系的表示。與傳統的頻率統計方法相比，BN通過合并新的數據而獲得增量或縱向改進的能力提供了額外的優勢。本書的參與者闡明了BN這些方面的各種新的進展。

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• 第一章 Introductory Chapter: Timeliness of Advantages of Bayesian Networks By Douglas S. McNair
• 第二章 An Economic Growth Model Using Hierarchical Bayesian Method By Nur Iriawan and Septia Devi Prihastuti Yasmirullah
• 第三章 Bayesian Networks for Decision-Making and Causal Analysis under Uncertainty in Aviation
• 第四章 Using Bayesian Networks for Risk Assessment in Healthcare System
• 第五章 Continuous Learning of the Structure of Bayesian Networks: A Mapping Study
• 第六章 Multimodal Bayesian Network for Artificial Perception
• 第七章 Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling and Bayesian Networks: Optimality of Naive Bayes Model
• 第八章 Bayesian Graphical Model Application for Monetary Policy and Macroeconomic Performance in Nigeria