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機器學習是關于基于數據學習、推理和行動的。這是通過構建計算機程序來完成的，這些程序處理數據，提取有用的信息，對未知屬性進行預測，并建議采取行動或做出決定。將數據分析轉化為機器學習的原因是，這個過程是自動化的，計算機程序是從數據中學習的。這意味著使用通用的計算機程序，這些程序根據觀察到的所謂的訓練數據自動調整程序的設置，以適應應用程序特定的情況。因此，可以說機器學習是一種示例編程方式。機器學習的美妙之處在于數據表示的是非常任意的，我們可以設計出適用于不同領域的廣泛實際應用的通用方法。我們通過下面的一系列例子來說明這一點。 本書旨在傳達監督式機器學習的精神，而不要求讀者具備該領域的任何經驗。我們的重點是基礎數學和實踐方面。這本書是教科書;它不是參考工作或編程手冊。因此，它只包含仔細(但全面)選擇的有監督機器學習方法，而沒有編程代碼。到目前為止，已經有許多編寫良好、文檔齊全的代碼包可用。我們堅信，只要讀者對數學及其方法的內部工作有很好的理解，就能將本書與他/她最喜歡的編程語言中的代碼包聯系起來。 本書從統計學的角度出發，從統計特性的角度來討論方法。因此，它需要一些統計學和概率論的知識，以及微積分和線性代數。我們希望從頭到尾閱讀本書，能讓讀者成為機器學習工程師和/或在該主題中進行進一步研究的良好起點。這本書是這樣寫的，可以連續讀。然而，本書還有多種可能的閱讀路徑，根據讀者的興趣有更多的選擇。圖1 - 6說明了這兩章之間的主要依賴關系。特別是，第2章、第3章和第4章討論了最基本的主題。我們建議讀者在閱讀后續章節(第5章至第9章)之前，先閱讀這些章節。第10章將超越機器學習的監督式設置，第11章將重點放在設計一個成功的機器學習解決方案的一些更實際的方面，與前幾章相比技術性較低。最后，第12章(由David Sumpter撰寫)討論了現代機器學習中的一些倫理問題。

這本教科書介紹了時間序列分析和預測的方法和技術，并展示了如何使用Python實現它們和解決數據科學問題。它不僅涵蓋了常用的統計方法和時間序列模型，包括ARMA、SARIMA、VAR、GARCH、狀態空間和(非)平穩、多元和金融時間序列的馬爾可夫切換模型，還包括現代機器學習程序和時間序列預測的挑戰。它提供了時間序列分析原理和Python編程的有機結合，使讀者能夠學習方法和技術，同時練習編寫和運行Python代碼。它的數據驅動方法來分析和建模時間序列數據，幫助新學習者可視化和解釋原始數據及其計算結果。本書主要面向具有概率和統計學本科知識的統計學、經濟學和數據科學專業的學生，同樣也會吸引人工智能和數據科學領域的行業專業人士，以及任何對使用Python解決時間序列問題感興趣的人。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-13584-2

這本創新的教科書為現代統計學課程提供了材料，將Python作為教學和實踐資源。根據多年的教學和在各種應用和工業背景下進行的研究，作者精心定制了文本，以提供理論和實際應用的理想平衡。全文包含了大量的示例和案例研究，并詳細說明了全面的Python應用程序。可以下載一個定制的Python包，學生可以復制這些示例并探索其他示例。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-07566-7

文本的第一章著重于分析可變性，概率模型和分布函數。接下來，作者介紹了統計推理和自舉，以及幾個維度的可變性和回歸模型。然后，文本繼續覆蓋有限人口數量估計的抽樣和時間序列分析和預測，以兩章現代數據分析方法結束。每一章包括練習、數據集和應用程序來補充學習。

**《現代統計學:使用Python的計算機方法》**適用于一到兩個學期的高級本科或研究生課程。由于文本的基礎性質，它可以與任何課程中需要數據分析的課程結合，如數據科學、工業統計、物理和社會科學以及工程課程。研究人員、實踐者和數據科學家也會發現它是一個有用的資源，包含了大量的應用程序和案例研究。

另一本與此密切相關的教科書是《工業統計:使用Python的計算機方法》。它涵蓋了統計過程控制(包括多元方法)、實驗設計(包括計算機實驗)和可靠性方法(包括貝葉斯可靠性)等主題。這些教材可以單獨使用，也可以用于連續的課程。

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在這本關于現代統計的書中，關于現代分析方法的最后兩章包含了目前非常流行的方法，特別是在機器學習中，如分類器、聚類方法和文本分析。但我也很欣賞前面的章節，因為我相信使用機器學習方法的人應該意識到它們嚴重依賴于統計方法。我非常欣賞基于作者長期經驗而得出的許多案例。它們對于更好地理解并應用書中介紹的方法非常有用。Python的使用符合當今最好的編程體驗。基于所有這些原因，我認為這本書也會有一個輝煌而有影響力的未來，我對作者們表示贊賞。”

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

內容簡介

要想在數據科學、機器學習、計算機圖形學和密碼學方面工作，需要強大的數學技能。

本書教授這些熱門職業所需的數學，專注于您作為開發人員需要了解的內容。這本書充滿了大量有用的圖形和200多個練習及迷你項目，為當今一些最熱門的編程領域中的有趣且有利可圖的職業開啟了大門。

關于技術

大多數企業意識到他們需要應用數據科學和有效的機器學習來獲得并保持競爭優勢。要構建這些應用程序，他們需要開發人員輕松編寫代碼并使用沉浸在統計，線性代數和微積分中的工具。

數學在其他現代應用中也扮演著不可或缺的角色，如游戲開發，計算機圖形和動畫，圖像和信號處理，定價引擎和股票市場分析。無論你是一個沒有核心大學數學基礎的自學成才的程序員，還是你只需要重新點燃數學余燼，這本書就是激發你技能的好方法。

關于本書

Math for Programmers教你解決代碼中的數學問題。由于作者的幽默和引人入勝的風格，你會喜歡像程序員一樣思考數學。通過可訪問的示例，場景和練習，非常適合工作開發人員，您將首先探索2D和3D中的函數和幾何。

有了這些基本構建模塊，您將進入機器學習和游戲編程的面包和黃油數學，包括矩陣和線性變換，導數和積分，微分方程，概率，分類算法等。不要擔心它聽起來令人生畏，或者更糟糕的是，無聊！編碼和數學家保羅奧蘭德會讓學習這些重要概念變得相關和有趣！

本實踐教程中的實際示例包括構建和渲染3D模型，使用矩陣變換的動畫，操縱圖像和聲波，以及為視頻游戲構建物理引擎。在此過程中，你將通過大量練習來測試自己，以確保牢牢掌握這些概念。當你完成后，你將擁有當今最流行的技術趨勢所必需的數學技能的堅實基礎。

你將學到

• 2D和3D矢量數學
• 矩陣和線性變換
• 線性代數的核心概念
• 具有一個或多個變量的微積分
• 回歸，分類和聚類的算法
• 有趣的現實世界的例子
• 超過200個練習和迷你項目

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。