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這本書來自統計學習課程，這是一門統計機器學習的入門課程，面向具有一些微積分、線性代數和統計學背景的學生。這門課程的重點是監督學習：分類和回歸。本課程將涵蓋機器學習和數據科學中使用的一系列方法，包括:

• 線性回歸(包括嶺回歸和Lasso)
• 通過logistic回歸和k近鄰進行分類
• 線性和二次判別分析
• 回歸和分類樹(包括套袋林和隨機林)
• Boosting
• 神經網絡和深度學習

這些方法將在整個課程中被研究并應用于來自各種應用的真實數據。課程還涵蓋了一些重要的實際問題，如交叉驗證、模型選擇和偏方差權衡。課程包括理論(例如，推導和證明)以及實踐(特別是實驗室和小型項目)。實際部分將使用Python實現。

【導讀】《機器學習：貝葉斯和優化的視角》是雅典大學信息學和通信系的教授Sergios Theodoridis的經典著作，對所有主要的機器學習方法和新研究趨勢進行了深入探索，涵蓋概率和確定性方法以及貝葉斯推斷方法。非常值得學習。

Sergios Theodoridis教授是雅典大學信息學和通信系的教授，香港中文大學（深圳）客座教授。他的研究領域是信號處理和機器學習。他的研究興趣是自適應算法，分布式和稀疏性感知學習，機器學習和模式識別，生物醫學應用中的信號處理和學習以及音頻處理和檢索。

他的幾本著作與合著蜚聲海內外，包括《機器學習：貝葉斯和優化的視角》以及暢銷書籍《模式識別》。他是2017年EURASIP Athanasios Papoulis獎和2014年EURASIP Meritorious Service獎的獲得者。

//cgi.di.uoa.gr/~stheodor/

機器學習：貝葉斯和優化方法

本書對所有主要的機器學習方法和新研究趨勢進行了深入探索，涵蓋概率和確定性方法以及貝葉斯推斷方法。其中，經典方法包括平均/小二乘濾波、卡爾曼濾波、隨機逼近和在線學習、貝葉斯分類、決策樹、邏輯回歸和提升方法等，新趨勢包括稀疏、凸分析與優化、在線分布式算法、RKH空間學習、貝葉斯推斷、圖模型與隱馬爾可夫模型、粒子濾波、深度學習、字典學習和潛變量建模等。全書構建了一套明晰的機器學習知識體系，各章內容相對獨立，物理推理、數學建模和算法實現精準且細致，并輔以應用實例和習題。本書適合該領域的科研人員和工程師閱讀，也適合學習模式識別、統計/自適應信號處理和深度學習等課程的學生參考。

本書涵蓋了這些領域中使用Python模塊演示的概率、統計和機器學習的關鍵思想。整本書包括所有的圖形和數值結果，都可以使用Python代碼及其相關的Jupyter/IPython Notebooks。作者通過使用多種分析方法和Python代碼的有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。現代Python模塊(如panda、y和Scikit-learn)用于模擬和可視化重要的機器學習概念，如偏差/方差權衡、交叉驗證和正則化。許多抽象的數學思想，如概率論中的收斂性，都得到了發展，并用數值例子加以說明。本書適合任何具有概率、統計或機器學習的本科生，以及具有Python編程的基本知識的人。

機器學習方法以有限的資源快速地從大量的數據中提取價值。它們是在廣泛的工業應用中建立起來的工具，包括搜索引擎、DNA測序、股票市場分析和機器人移動，它們的使用正在迅速蔓延。了解這些方法的人可以選擇有回報的工作。這個動手實踐書冊為計算機科學學生打開這些機會。它是專為具有有限的線性代數和微積分背景的大四本科生和碩士生設計的。它在圖模型的框架內開發了從基本推理到高級技術的所有內容。學生們學到的不僅僅是一系列的技巧，他們還會發展分析和解決問題的技巧，這些技巧使他們能夠適應真實的世界。許多例子和練習，以計算機為基礎和理論，包括在每一章。為學生和教師的資源，包括一個MATLAB工具箱，可在網上獲得。

作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理，但它僅限于信息既完整又確定的問題。然而，許多現實世界的問題，從金融投資到電子郵件過濾，本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇，它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計并實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫，書中提供了許多Python示例，這些示例也可以在一個補充網站上找到，該網站還提供了一個解釋器，允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

只需要一個基本的數學基礎，本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理，并討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作，因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對于想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者，本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞匯表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論，討論了貝葉斯推理的計算復雜性，討論了不完全性的不可約性，討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重于方法論和算法，描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域，例如仿生計算，并開發新的編程語言和硬件架構。

統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家，結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，并借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基于樹的方法、支持向量機、聚類等，作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容，每章后還配有豐富的概念性和應用性練習題。

　　書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化了數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適合作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

　　Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

　　Trevor Hastie　美國統計學家和計算機科學家，斯坦福大學統計學教授，英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明了主曲線和主曲面。

　　Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士，1996年COPSS總統獎得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北斗，兩人合著《The Elements of Statistical Learning》，還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。 　

貝葉斯數據分析第三版，這本經典的書被廣泛認為是關于貝葉斯方法的主要著作，用實用的方法來分析數據和解決研究問題。貝葉斯數據分析，第三版繼續采取一種實用的方法來分析使用最新的貝葉斯方法。作者——統計界權威——在介紹高級方法之前，先從數據分析的角度介紹基本概念。在整個文本中，大量的工作示例來自實際應用和研究，強調在實踐中使用貝葉斯推理。

第三版新增

• 非參數建模的四個新章節
• 覆蓋信息不足的先驗和邊界回避的先驗
• 關于交叉驗證和預測信息標準的最新討論
• 改進的收斂性監測和有效的樣本容量計算迭代模擬
• 介紹了哈密頓的蒙特卡羅、變分貝葉斯和期望傳播
• 新的和修改的軟件代碼

這本書有三種不同的用法。對于本科生，它介紹了從第一原則開始的貝葉斯推理。針對研究生，本文提出了有效的方法，目前貝葉斯建模和計算的統計和相關領域。對于研究人員來說，它提供了應用統計學中的各種貝葉斯方法。其他的資料，包括例子中使用的數據集，所選練習的解決方案，以及軟件說明，都可以在本書的網頁上找到。

貝葉斯數據分析課程

//avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/index.html

【導讀】這本書對自動化機器學習（AutoML）的一般化方法進行了全面的闡述，并且收集了以這些方法為基礎的系統的描述和一系列關于自動化機器學習系統領域的挑戰。最近，機器學習在商業領域取得的成就和該領域的快速增長對機器學習產生了大量的需求，尤其是可以很容易地使用，并且不需要專家知識的機器學習方法。然而，當前許多表現優異的機器學習方法的大多都依賴人類專家去手動選擇適當的機器學習架構以及模型的超參數（深度學習架構或者更加傳統的機器學習方法）。為了克服這個問題，AutoML基于優化原理和機器學習本身去逐步實現機器學習的自動化。這本書可以為為研究人員和高年級學生提供一個進入這個快速發展的領域的切入點，同時也為打算在工作中使用AutoML的從業者提供參考。

第一部分 自動機器學習方法

每個機器學習系統都有超參數，而自動化機器學習最基本的任務就是自動設置這些超參數來優化性能。尤其是最近的深度神經網絡嚴重依賴對于神經網絡的結構、正則化和優化等超參數的選擇。自動優化超參數(HPO)有幾個重要的用例：?

• 減少機器學習應用過程中所需的人力。這在自動化機器學習（AutoML）的上下文中尤其重要。
• 提高機器學習算法的性能(根據實際問題調整算法);這已經在一些研究中對重要的機器學習基準方法產生了效果。
• 提高科學研究的再現性和公平性。自動化的HPO顯然比手工搜索更具可重復性。它使得不同的方法可以公平的比較，因為不同的方法只有在它們在相同級別的問題上調優時才能公平地進行比較。

第二部分 自動化機器學習系統

越來越多的非領域專家開始學習使用機器學習工具，他們需要非獨立的解決方案。機器學習社區通過開源代碼為這些用戶提供了大量復雜的學習算法和特征選擇方法，比如WEKA和mlr。這些開源包需要使用者做出兩種選擇：選擇一種學習算法，并通過設置超參數對其進行定制。然而想要一次性做出正確的選擇是非常具有挑戰性的，這使得許多用戶不得不通過算法的聲譽或直覺來進行選擇，并將超參數設置為默認值。當然，采用這種方法所獲得的性能要比最佳方法進行超參數設置差得多。

第三部分 自動化機器學習面臨的挑戰

直到十年之前，機器學習還是一門鮮為人知的學科。對于機器學習領域的科學家們來說，這是一個“賣方市場”:他們研究產出了大量的算法，并不斷地尋找新的有趣的數據集。大的互聯網公司積累了大量的數據，如谷歌，Facebook，微軟和亞馬遜已經上線了基于機器學習的應用，數據科學競賽也吸引了新一代的年輕科學家。如今，隨著開放性數據的增加，政府和企業不斷發掘機器學習的新的應用領域。然而，不幸的是機器學習并不是全自動的：依舊很難確定哪個算法一定適用于哪種問題和如何選擇超參數。完全自動化是一個無界的問題，因為總是有一些從未遇到過的新設置。AutoML面臨的挑戰包括但不限于：

• 監督學習問題（分類和回歸）
• 特征向量表示問題
• 數據集特征分布問題（訓練集，驗證集和測試集分布相同）
• 小于200兆字節的中型數據集
• 有限的計算資源

簡要介紹： 高斯過程（GPs）提供了一種原理，實用，概率的方法來學習內核機器。在過去的十年中，GP在機器學習中受到了越來越多的關注，這本書為機器學習中GP的理論和實踐方面提供了系統、統一的處理方法。針對機器學習和應用統計領域的研究人員和學生。 該書探討了回歸和分類方面的監督學習問題，并包括詳細的算法。提出了各種各樣的協方差（內核）函數，并討論了它們的特性。從貝葉斯和經典角度討論了模型選擇。討論了從機器學習和統計數據到其他算法，包括支持向量機，神經網絡，正則化網絡等。處理了包括學習曲線和PAC-貝葉斯框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大型數據集學習的近似方法。該書包含許多示例和練習，并且代碼和數據集可從Web上獲得。附錄提供了數學背景和對高斯馬爾可夫過程的討論。

作者介紹： Carl Edward Rasmussen， Machine Learning Group的教授，也是劍橋大學工程系信息工程系計算與生物學習實驗室主任。

Chris Williams，愛丁堡大學信息學院機器學習教授

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