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這本教材為讀者介紹了數值計算及其在科學和工程中的應用。涵蓋的主題包括那些通常出現在入門課程中的，以及那些在數據分析中出現的主題。這包括使用奇異值分解的優化和基于回歸的方法。重點是解決問題，文中有大量關于工程和科學應用的練習。還考慮了方法背后的數學理論的基本作用，既為了理解方法是如何工作的，也為了了解計算的誤差如何取決于所使用的方法。文中大部分計算示例所用的代碼都可以在GitHub上找到。這個新版還包括了上級課程在計算線性代數中所需的材料。

這本書解釋和說明了決策和風險分析的最新發展和進展。它展示了人工智能(AI)和機器學習(ML)如何不僅從期望效用最大化等經典決策分析概念中受益，而且還通過迫使規范決策理論面對現實復雜性而使其更有用。這些包括技能獲取，預期行動的不確定性和耗時執行，關于下一步可能發生什么和行動可能產生什么后果的開放世界不確定性，以及學習有效應對不確定和不斷變化的環境。該結果為AI/ ml輔助決策提供了更魯棒和可執行的技術。

本書旨在向相關應用領域的廣泛讀者介紹，并為數據科學、AI-ML、決策分析和其他密切相關的學術領域的學生、研究人員和學者提供一個有趣和令人興奮的資源。它還將吸引管理人員、分析師、決策者和決策者在金融、健康和安全、環境、商業、工程和安全風險管理。

本書描述了優化問題的基本組成部分，以及將設計問題表述為數學規劃問題，使用目標函數表示模型的主要目標，以及如何使其最小化或最大化;隨后，優化的概念及其在工程應用中的最優解的相關性，被解釋。本書旨在介紹優化理論、方法和工程應用領域的一些最新發展。重點介紹了系統的隱喻以及各種算法的配置和應用。本書共30章，分為兩部分:第一部分——軟計算和基于進化的優化;第二部分-決策科學和基于仿真的優化，包含基于應用的章節。讀者和用戶將在本書中發現:在科學、工程、技術和數學的幾乎所有應用中都非常流行的優化方法的概述和簡要背景;深入探討對優化學習和優化工程系統的貢獻;列出優化與其他數學主題和學科之間的關系;一個解決問題的方法和大量的說明性的例子，導致一步一步的公式和解決優化問題。

//www.wiley.com/en-us/Optimization+Techniques+in+Engineering%3A+Advances+and+Applications-p-9781119906384

 本書詳細介紹了流程挖掘技術的理論、實踐和概念，特別是社會、科學、醫學、工程和商業中的模式識別。這本書在更廣泛的數據科學和大數據方法的背景下討論了流程挖掘技術的幾個觀點。模式識別的流程挖掘技術:概念、理論和實踐介紹了流程挖掘技術和模式識別。之后，它提供了流程建模和挖掘的基本原理，以理解這本書。文本強調發現是一個重要的流程挖掘任務，并包括案例研究和現實生活中的例子，以指導用戶在實踐中成功地應用流程挖掘技術進行模式識別。本書旨在為學生、學者和從業者介紹流程挖掘和模式識別，對于那些想要學習基礎知識并在更深層次上理解概念的人來說是完美的。

《數據科學中的數學方法》介紹了一種基于網絡分析的新方法，將大數據整合到常微分方程和偏微分方程的框架中進行數據分析和預測。數學伴隨著數據科學中出現的例子和問題，以演示高等數學，特別是數據驅動的微分方程。章節還涵蓋網絡分析，常微分方程和偏微分方程基于最近發表和未發表的結果。最后，本書介紹了一種基于網絡分析的新方法，將大數據整合到常微分方程和偏微分方程的框架中進行數據分析和預測。在數據科學中有許多關于數學方法的書籍。目前，所有這些相關的書籍主要集中在線性代數，優化和統計方法。然而，網絡分析、常微分方程模型和偏微分方程模型在數據科學中發揮著越來越重要的作用。隨著COVID-19臨床、流行病學和社會數據的空前豐富，數據驅動的微分方程模型在感染預測和分析方面變得更加有用。 //www.elsevier.com/books/mathematical-methods-in-data-science/ren/978-0-443-18679-0

《機器學習:理論與實踐》介紹了機器學習中最流行的方法。本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經網絡(包括卷積神經網絡)、強化學習和專注于聚類的無監督學習。主題以概念的方式以及必要的數學細節介紹。解釋清楚明了，用數字和例子加以說明。對于所討論的每一種機器學習方法，本書都提供了R編程語言的適當庫以及編程示例。 以一種適合高級本科生或剛開始學習的研究生，以及希望自學機器學習的數學和/或面向編程的個人的方式，提供了常用機器學習算法的易于閱讀的介紹。

涵蓋討論的機器學習算法的數學細節，以確保詳實的理解，使進一步的探索成為可能。 給出了合適的編程示例，從而確保對機器學習方法的概念、理論和實踐理解。這本書的目的主要是介紹機器學習的基本主題先進的本科生和開始研究生。題目的數量被控制在很小的范圍內，以便在一個學期或一個季度內涵蓋所有內容。在短時間內所能教授的內容范圍內，這些主題覆蓋得很深入。因此，這本書可以為學生閱讀高級書籍和研究論文提供基礎。

//www.routledge.com/Machine-Learning-Theory-and-Practice/Kalita/p/book/9780367433543

這本書集中在使用企業框架和技術的人工智能的應用方面。本書在本質上是應用的，將使讀者具備交付企業ML技術所需的技能和理解。它將對人工智能和數據科學等學科的本科生和研究生，以及從事數據分析和機器學習任務的工業從業者有價值。這本書涵蓋了該領域的所有關鍵概念方面，并為所有感興趣的方面提供了一個基礎來開發他們自己的人工智能應用程序。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-04420-5

我們現在開始看到人工智能(AI)在各行各業的廣泛使用。從家庭中的Alexa到未來無人駕駛汽車的承諾。人工智能的許多方面已經從純理論領域過渡到應用領域。因此，不像傳統的大學課程，這本書提供了一個介紹性的指南，那些希望pick up AI，并應用它解決現實世界的問題。我們從未見過圍繞人工智能應用的這么多框架。隨著谷歌、微軟(Microsoft)、IBM、Facebook和英偉達(NVidia)等許多大型組織提供了廣泛的人工智能技術，隨著我們繼續看到人工智能的發展，爭奪市場份額的競賽正在展開。這意味著大大小小的企業都在越來越多地尋求使用這些技術來開始開發解決方案，以解決他們自己獨特的問題。這本書是及時的，因為它的根本目標是彌合組織提供的良好支持框架與任何有學習應用AI愿望的人之間的差距。

本書將為您提供必要的工具，以快速跟蹤端到端人工智能解決方案的發展。這將幫助你構建AI系統來解決古老的問題，甚至生成具有重大和深遠影響的新產品。對于任何正在考慮從事人工智能職業的人來說，現在是最好的開始時機。這本書將向你展示如何使用Scikit-Learn等框架開發傳統AI應用程序，并向你介紹使用谷歌、TensorFlow Serving和Docker的TensorFlow框架進行深度學習(DL)。傳統的機器學習框架將使用RAPIDS進行擴展，以展示如何加速機器學習管道以加快模型部署。這本書將介紹DL算法的深入概念，如卷積神經網絡(CNNs)，長期短期記憶(LSTM)網絡，自動編碼器(AE)和生成對抗神經網絡(GANs)。完成這本書，你將有必要的知識，自信地開始在應用人工智能的職業生涯。

這完全修訂第二版介紹統計模式識別。一般來說，模式識別涵蓋了廣泛的問題:它被應用于工程問題，如字符識別和波形分析，以及生物學和心理學的大腦建模。統計決策和估計，這是本書的主要主題，被認為是研究模式識別的基礎。這本書是適當的為模式識別的入門課程的文本，并作為在該領域的工作者的參考書。每一章包含計算機項目以及練習。

//www.elsevier.com/books/introduction-to-statistical-pattern-recognition/fukunaga/978-0-08-047865-4

這新版本的教科書/參考提供了從工程的角度對概率圖模型(PGMs)的介紹。它提供了關于馬爾科夫決策過程、圖模型和深度學習的新材料，以及更多的練習。

這本書涵蓋了PGM的每個主要類的基礎知識，包括表示、推理和學習原理，并回顧了每種類型的模型的實際應用。這些應用來自廣泛的學科，突出了貝葉斯分類器、隱藏馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、動態和時間貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多使用。

概率圖模型(PGMs)及其在不確定性下進行智能推理的應用出現于20世紀80年代的統計和人工智能推理領域。人工智能的不確定性(UAI)會議成為這一蓬勃發展的研究領域的首要論壇。20歲的時候，我在圣何塞的UAI-92大學第一次見到了恩里克·蘇卡——我們都是研究生——在那里，他展示了他關于高層次視覺推理的關系和時間模型的研究成果。在過去的25年里，Enrique對我們的領域做出了令人印象深刻的研究貢獻，從客觀概率的基礎工作，到開發時態和事件貝葉斯網絡等高級形式的PGMS，再到PGMS的學習，例如，他的最新研究成果是用于多維分類的貝葉斯鏈分類器。

概率圖模型作為一種強大而成熟的不確定性推理技術已被廣泛接受。與早期專家系統中采用的一些特殊方法不同，PGM基于圖和概率論的強大數學基礎。它們可用于廣泛的推理任務，包括預測、監測、診斷、風險評估和決策。在開源軟件和商業軟件中有許多有效的推理和學習算法。此外，它們的力量和功效已通過其成功應用于大量現實世界的問題領域而得到證明。Enrique Sucar是PGM作為實用和有用技術建立的主要貢獻者，他的工作跨越了廣泛的應用領域。這些領域包括醫學、康復和護理、機器人和視覺、教育、可靠性分析以及從石油生產到發電廠的工業應用。