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數據科學的目標是通過從大型數據集中提取的見解來改進決策。作為一個活動領域，數據科學包括一組原則、問題定義、算法和從大型數據集中提取非明顯和有用模式的過程。它與數據挖掘和機器學習領域密切相關，但范圍更廣。如今，數據科學幾乎在現代社會的所有領域推動著決策的制定。數據科學可能會影響你的日常生活，包括確定哪些廣告會在網上呈現給你;哪些電影、書籍和朋友被推薦給你;哪些郵件會被過濾到垃圾郵件文件夾中;當你更新你的手機服務時，你會收到什么優惠;你的健康保險費的費用;你所在區域紅綠燈的順序和時間;你可能需要的藥物是如何設計的;還有你所在城市警方的目標是哪些地方。 大數據和社交媒體的出現、計算能力的提升、計算機內存成本的大幅降低，以及更強大的數據分析和建模方法(如深度學習)的發展，推動了整個社會對數據科學使用的增長。這些因素一起意味著組織從未像現在這樣容易地收集、存儲和處理數據。與此同時，這些技術創新和數據科學更廣泛的應用意味著，與數據使用和個人隱私相關的道德挑戰從未像現在這樣緊迫。這本書的目的是提供數據科學的介紹，涵蓋了該領域的基本元素在一個深度，提供了一個原則性的理解該領域。第一章介紹了數據科學領域，并簡要介紹了它是如何發展和演變的。它還研究了為什么數據科學在今天是重要的，以及推動采用它的一些因素。本章最后回顧并揭穿了一些與數據科學相關的神話。第二章介紹與數據相關的基本概念。它還描述了數據科學項目中的標準階段:業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估和部署。第三章重點介紹了數據基礎設施和大數據帶來的挑戰以及多源數據的集成。典型數據基礎設施可能具有挑戰性的一個方面是，數據庫和數據倉庫中的數據通常駐留在不同于用于數據分析的服務器上。因此，當處理大型數據集時，在數據庫或數據倉庫所在的服務器和用于數據分析和機器學習的服務器之間移動數據會花費大量的時間。第3章首先描述了一個組織的典型數據科學基礎設施和一些新興的解決方案，以應對在數據基礎設施中移動大型數據集的挑戰，其中包括數據庫內機器學習的使用，使用Hadoop進行數據存儲和處理，以及混合數據庫系統的開發，將傳統數據庫軟件和類似Hadoop的解決方案無縫結合。本章最后強調了在將來自整個組織的數據集成為適合機器學習的統一表示時所面臨的一些挑戰。第4章介紹了機器學習領域，并解釋了一些最流行的機器學習算法和模型，包括神經網絡、深度學習和決策樹模型。第5章通過回顧一系列標準業務問題并描述如何通過機器學習解決方案來將機器學習專業知識與現實問題聯系起來。第6章回顧了數據科學的倫理影響，數據監管的最新發展，以及在數據科學過程中保護個人隱私的一些新的計算方法。最后，第7章描述了數據科學在不久的將來將產生重大影響的一些領域，并列出了決定數據科學項目是否成功的一些重要原則。

超越機器學習和網絡安全博弈論的基礎，進入這一前沿領域的最新研究 在網絡安全的博弈論和機器學習中，一個專家安全研究團隊提供了一組來自適用于網絡安全的機器學習和博弈論的核心研究成果。杰出的編輯包括了解決博弈論和機器學習應用于網絡安全系統的開放研究問題的資源，并檢查了當前網絡安全博弈論模型的優勢和局限性。 讀者將探索傳統機器學習算法的漏洞，以及如何在對抗性機器學習方法中緩解這些漏洞。這本書為應用博弈論和機器學習解決網絡安全挑戰的廣泛技術問題提供了一套全面的解決方案。 從介紹博弈論、機器學習、網絡安全和網絡欺騙的基本概念開始，編輯人員為讀者提供了討論最新的超級游戲、行為博弈論、對抗性機器學習、生成對抗網絡和多智能體強化學習的資源。

讀者還將享受:

• 全面介紹了網絡欺騙的博弈論，包括在博弈論框架中識別隱形攻擊者的可擴展算法，攻擊圖上的蜜罐分配，以及網絡欺騙的行為博弈
• 對網絡安全博弈論的探索，包括針對持續和先進威脅的可操作博弈論對抗性干預檢測
• 針對網絡安全的對抗性機器學習的實際討論，包括5G安全中的對抗性機器學習和網絡物理系統中機器學習驅動的故障注入
• 網絡安全生成模型的深入研究

博弈論推理遍及經濟理論，并廣泛應用于其他社會和行為科學。Martin J. Osborne的《博弈論導論》介紹了博弈論的主要原則，并展示了如何用它們來理解經濟、社會、政治和生物現象。這本書以一種通俗易懂的方式介紹了理論背后的主要思想，而不是他們的數學表達。所有的概念都被精確地定義，并且邏輯推理貫穿始終。這本書要求讀者理解基本的數學知識，但不需要經濟學、政治學或其他社會或行為科學的具體知識。

包括戰略博弈、完全信息廣義博弈和聯盟博弈的基本概念;較高級的貝葉斯對策和不完全信息的廣泛對策;以及重復博弈、議價理論、進化均衡、合理化和最大化的主題。這本書提供了各種各樣的插圖，從社會和行為科學和280多個練習。每個主題都有突出理論點的例子和說明如何使用理論的例子。盡可能簡單地解釋博弈論的關鍵概念，同時保持完整的精度，博弈論導論是博弈論本科和入門研究生課程的理想選擇。

//mathematicalolympiads.files.wordpress.com/2012/08/martin_j-_osborne-an_introduction_to_game_theory-oxford_university_press_usa2003.pdf

這本書通過探索計算機科學理論和機器學習雙方可以相互傳授的內容，將理論和機器學習聯系起來。它強調了對靈活、易于操作的模型的需求，這些模型更好地捕捉使機器學習變得容易的東西，而不是讓機器學習變得困難的東西。

理論計算機科學家將被介紹到機器學習的重要模型和該領域的主要問題。機器學習研究人員將以一種可訪問的格式介紹前沿研究，并熟悉現代算法工具包，包括矩法、張量分解和凸規劃松弛。

超越最壞情況分析的處理方法是建立對實踐中使用的方法的嚴格理解，并促進發現令人興奮的、解決長期存在的重要問題的新方法。

在這本書中，我們將涵蓋以下主題:

(a)非負矩陣分解

(b)主題建模

(c)張量分解

(d)稀疏恢復

(e)稀疏編碼

(f)學習混合模型

(g)矩陣補全

//www.cambridge.org/core/books/algorithmic-aspects-of-machine-learning/165FD1899783C6D7162235AE405685DB

《量子信息理論》這本書基本上是自成體系的，主要關注構成這門學科基礎的基本事實的精確數學公式和證明。它是為研究生和研究人員在數學，計算機科學，理論物理學尋求發展一個全面的理解關鍵結果，證明技術，和方法，與量子信息和計算理論的廣泛研究主題相關。本書對基礎數學，包括線性代數，數學分析和概率論有一定的理解。第一章總結了這些必要的數學先決條件，并從這個基礎開始，這本書包括清晰和完整的證明它提出的所有結果。接下來的每一章都包含了具有挑戰性的練習，旨在幫助讀者發展自己的技能，發現關于量子信息理論的證明。

這是一本關于量子信息的數學理論的書，專注于定義、定理和證明的正式介紹。它主要是為對量子信息和計算有一定了解的研究生和研究人員準備的，比如將在本科生或研究生的入門課程中涵蓋，或在目前存在的關于該主題的幾本書中的一本中。量子信息科學近年來有了爆炸性的發展，特別是在過去的二十年里。對這個問題的全面處理，即使局限于理論方面，也肯定需要一系列的書，而不僅僅是一本書。與這一事實相一致的是，本文所涉及的主題的選擇并不打算完全代表該主題。量子糾錯和容錯，量子算法和復雜性理論，量子密碼學，和拓撲量子計算是在量子信息科學的理論分支中發現的許多有趣的和基本的主題，在這本書中沒有涵蓋。然而，當學習這些主題時，人們很可能會遇到本書中討論的一些核心數學概念。

//www.cambridge.org/core/books/theory-of-quantum-information/AE4AA5638F808D2CFEB070C55431D897#fndtn-information

我們并不是生活在真空中!我們與環境中的其他主體互動以做出理性的決定。例如，選擇從你的公寓到校園的最快或最簡單的路線，在eBay拍賣中選擇最合適的出價，決定是否在雙人撲克游戲中認輸，或在石頭剪刀布游戲中選擇獲勝的一步棋。在所有這些例子中，我們在做決策時必須與其他代理交互。特別是，我們的最佳策略取決于環境中其他代理的行為(例如，選擇的路線取決于使用這些路線的其他人的數量，如果我的對手選擇剪刀，我就選擇石頭)。在給定的環境中，面對其他戰略主體時，我們如何做出理性的決策?最好的策略是什么?博弈論幫助我們回答這些問題。

博弈論是一種數學工具，它允許我們對特定環境下的利己主義和理性行為者的戰略互動進行推理。該結構提供了一組框架，描述了在這樣一個戰略代理人的環境下的理性結果。雖然博弈論領域起源于經濟文獻，但計算機科學家在過去幾十年里從建模和計算的角度對這一領域做出了重大貢獻(這導致了計算博弈論)。此外，許多博弈論應用在現實世界中(例如，分配警力到洛杉磯國際機場的檢查站，分配巡邏人員來保護非洲的野生動物，預測美國參議員的投票行為)。

觀眾將會學習到： (1) 引入基本的博弈論決策工具，建模和理解自利和戰略代理的戰略互動; (2) 了解建模工具的解決方案概念，以及如何使用它們來預測agent的決策行為; (3) 介紹了計算方面的計算這些解的概念; (4 )接觸了博弈論在安全和社會科學領域的一些主要應用。 此外，如果時間允許，講座將涵蓋更高級的主題，包括解決復雜策略空間的博弈，博弈中的學習，完全信息的動態博弈，不完全信息的靜態博弈，不完全信息的動態博弈。

本書提供了分布式優化、博弈和學習的基本理論。它包括那些直接從事優化工作的人，以及許多其他問題，如時變拓撲、通信延遲、等式或不等式約束，以及隨機投影。本書適用于在動態經濟調度、需求響應管理和智能電網插電式混合動力汽車路由等領域使用分布式優化、博弈和學習理論的研究人員和工程師。

無線技術和計算能力的進步使得理論、模型和工具的發展成為必要，以應對網絡上大規模控制和優化問題帶來的新挑戰。經典的優化方法是在所有問題數據都可用于集中式服務器的前提下工作的。然而，這一前提不適用于由電力系統、傳感器網絡、智能建筑和智能制造等應用驅動的分布式環境中的大型網絡系統。在這樣的環境中，每個節點(agent)根據自己的數據(信息)以及通過底層通信網絡從相鄰的agent接收到的信息進行本地計算，從而分布式地解決大規模控制和優化問題。最終，集中式優化方法必然會走向衰落，從而產生一種新的分布式優化類型，它考慮了多個agent之間的有效協調，即所有agent共同協作，使一個局部目標函數之和的全局函數最小化。

本書研究了近年來分布式優化問題中的幾個標準熱點問題，如無約束優化、有約束優化、分布式博弈和分布式/分散學習等。為了強調分布式優化在這些主題中的作用，我們將重點放在一個簡單的原始(次)梯度方法上，但我們也提供了網絡中其他分布式優化方法的概述。介紹了分布式優化框架在電力系統控制中的應用。這本書自然主要包括三個部分。第一部分討論了分布式優化算法理論，共分為四章:(1)多智能體時滯網絡中的協同分布式優化;(2)時變拓撲多智能體系統的約束一致性;(3)不等式約束和隨機投影下的分布式優化;(4)隨機矩陣有向圖上的加速分布優化。第二部分作為過渡，研究了分布式優化算法理論及其在智能電網動態經濟調度問題中的應用，包括兩章:(5)時變有向圖約束優化的線性收斂性;(6)時變有向圖上經濟調度的隨機梯度推動。第三部分對分布式優化、博弈和學習算法理論進行了分析和綜合，本部分所有算法都是針對智能電網系統內的特定案例場景設計的。本部分共分三章:(7)智能微電網能源交易博弈中的強化學習;(8)不完全信息約束博弈的強化學習;(9)基于擁塞博弈的插電式混合動力汽車路徑選擇強化學習。其中，給出了仿真結果和實際應用實例，以說明前面提出的優化算法、博弈算法和學習算法的有效性和實用性。

在復雜的以人為中心的系統中，每天的決策都具有決策相關信息不完全的特點。現有決策理論的主要問題是，它們沒有能力處理概率和事件不精確的情況。在這本書中，我們描述了一個新的理論的決策與不完全的信息。其目的是將決策分析和經濟行為的基礎從領域二價邏輯轉向領域模糊邏輯和Z約束，從行為決策的外部建模轉向組合狀態的框架。

這本書將有助于在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學的專業人員，學者，經理和研究生。

讀者:專業人士，學者，管理者和研究生在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學。

這本全面的教科書向讀者介紹了博弈論的主要思想和應用，以一種結合了嚴謹性和可達性的風格。Steven Tadelis從對理性決策的簡明描述開始，接著討論了具有完全信息的策略性和廣泛的形式博弈、貝葉斯博弈和具有不完全信息的廣泛的形式博弈。他涵蓋了一系列的主題，包括多階段重復博弈、討價還價理論、拍賣、尋租博弈、機制設計、信號博弈、信譽構建和信息傳遞博弈。與其他博弈論書籍不同，這本書從理性的概念開始，通過諸如主導策略和理性化等概念，探討其對多人決策問題的影響。只有這樣，它才提出了納什均衡及其導數的問題。

《博弈論》是高等本科和研究生的理想教材。在整個過程中，概念和方法是解釋使用真實世界的例子支持精確的分析材料。這本書有許多重要的應用經濟學和政治學，以及大量的練習，集中在如何正式的非正式情況，然后分析他們。

介紹博弈論的核心思想和應用 包含靜態和動態博弈，包含完整和不完整的信息 提供各種各樣的例子、應用程序和練習 主題包括重復博弈、討價還價、拍賣、信號、聲譽和信息傳輸 適合本科及研究生 為教師提供完整的解決方案，為學生提供精選的解決方案