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信息論研究了信息流動、表示和傳輸的數學規律，就像物理學研究物理宇宙行為的規律一樣。信息論的基礎是在通信背景下建立的，它描述了通信的基本限制，并提供了代碼（有時稱為算法）來實現它們。 該領域最重要的成就是數字通信的發明，它構成了我們日常生活中的數字產品，如智能手機、筆記本電腦和物聯網設備的基礎。近年來，信息論在過去幾十年發生革命性變革的一個熱門領域——數據科學中，也發揮了重要作用。

本書旨在展示信息論在不斷擴大的數據科學應用領域中的現代作用。本書的第一部分和第二部分涵蓋了信息論的核心概念：關于若干關鍵概念的基本概念；以及關于通信基本限制的著名源和信道編碼定理。最后一部分關注數據科學中出現的應用，包括社交網絡、排名和機器學習。 本書作為信息論和通信領域的高年級本科生和研究生的教材，同時也應該成為這些領域專業人士和工程師的寶貴參考資料。

這本書的寫作是由數據科學研究活動的激增以及信息理論在該領域中的作用所激發的。這構成了本書的動機，使其具有三個關鍵特點。

第一個特點是在數據科學應用場景下展示信息理論的原則和工具，例如社交網絡、DNA測序、搜索引擎和人工智能（AI）。信息理論是一個基礎性的領域，對科學和工程的廣泛領域產生了重要影響。它由克勞德·香農于1948年創立，研究信息流動、表示和傳輸的數學規律。該領域最重要的成就是數字通信的發明，它是我們日常生活中的數字產品如智能手機、筆記本電腦和物聯網（IoT）設備的基礎。盡管該領域起源于通信，但它已經擴展到原始領域之外，為各種各樣的背景做出貢獻，包括網絡、計算生物學、量子科學、經濟學、金融，甚至博彩。因此，過去幾十年里出版了幾本關于信息理論的書籍，涵蓋了廣泛的主題（Gallager，1968；Cover，1999；MacKay，2003；Yeung，2008；Csiszár和K?rner，2011；El Gamal和Kim，2011；Gray，2011；Gleick，2011；Pierce，2012；Wilde，2013）。然而，本書關注的是一個領域：數據科學。在豐富的內容中，我們強調與數據科學應用相關的信息論概念和工具。這些應用包括：社交網絡中的社區檢測、生物網絡中的DNA測序、搜索引擎中的排名、有監督學習、無監督學習和社交AI。

第二，本書采用講座式的格式編寫。關于這個主題的大多數書籍都涉及許多數學概念和理論，以及各種領域的各種應用。概念和相關理論以字典式的組織方式呈現，主題按順序列出。盡管這種字典式的組織方式便于查找特定材料，但它通常缺乏一個有凝聚力的敘述，無法吸引和激勵讀者。本書旨在吸引和激勵那些對數據科學及其與其他學科的相互聯系感興趣的人。我們的目標是創造一個引人入勝的敘述，強調該領域基礎知識的重要性。為實現這一目標，我們采用了講座式的格式，每個章節都作為一次約80分鐘的講座的筆記。通過主題和概念在各章節之間建立了一致的聯系。為確保從一個章節到另一個章節的順利過渡，我們包括了兩段內容：（i）“回顧”段落，總結了已經涉及的內容，并激發了當前章節的內容；（ii）“展望”段落，通過將其與之前的材料聯系起來，引入即將出現的內容。

本書的最后一個特點是通過兩種軟件語言包含許多編程練習：（i）Python；和（ii）TensorFlow。盡管C++和MATLAB在傳統領域得到了廣泛應用，但Python已成為數據科學的關鍵軟件。考慮到本書涉及的數據科學應用的廣度，我們選擇Python作為主要平臺。為了實現機器學習和深度學習算法，我們使用TensorFlow，這是最受歡迎的深度學習框架之一。TensorFlow為深度學習中的許多重要過程提供了許多內置功能，并與Keras（一種強調快速用戶實驗的高級庫）集成。通過Keras，我們可以輕松地從想法轉變為實現，步驟最少。

這本書涵蓋了凸優化的介紹，凸優化是一種強大且易處理的優化問題，可以在計算機上高效求解。本書的目標是幫助讀者了解凸優化是什么以及如何在不斷擴大的實際應用場景中使用，特別強調在機器學習領域的應用。本書的第一部分涵蓋了凸集、凸函數和相關基本定義，這些概念有助于理解凸優化及其相應的模型。第二部分講述了一個非常有用的理論——對偶性，它使我們能夠：（1）獲得算法洞察；（2）為通常難以解決的非凸優化問題獲得近似解。最后一部分關注機器學習和深度學習的現代應用。這本書的一個特點是，它簡潔地講述了凸優化如何通過歷史示例和當前機器學習應用發揮作用的“故事”。另一個關鍵特點是，它包括了基于優化基礎原理啟發的各種機器學習算法的編程實現，以及所使用編程工具的簡要教程。實現基于Python，CVXPY和TensorFlow。本書并未遵循傳統教科書式的組織結構，而是通過一系列緊密相關的講義進行簡化，圍繞連貫的主題和概念展開。本書主要作為高年級本科生課程教材，同時也適用于一年級研究生課程。讀者需要具備良好的線性代數背景，一定程度的概率知識和對Python的基本熟悉。本書由三部分組成。在第一部分中，我們將學習基本概念和幾個數學定義，以便理解什么是凸優化，以及如何將感興趣的問題轉化為凸問題。然后，我們將探索凸優化問題的五個實例:LP、最小二乘、QP、SOCP和SDP。我們將專注于識別(和轉換)這類問題的技術。我們還將研究一些用于解決這些問題的著名算法。在第二部分中，我們將研究最優化領域中的一個關鍵理論，稱為對偶性。二元性有兩種類型:(1)強二元性;(2)弱對偶性。強對偶性對于獲得凸問題的算法見解是非常有用的。福利對偶性通過提供近似解來幫助處理困難的非凸問題。在最后的第三部分，我們將探討機器學習的應用:(1)監督學習，最流行的機器學習方法之一;(ii)生成對抗網絡(GANs)，無監督學習的突破性模型之一;(iii)公平分類器，這是機器學習中的熱門話題之一。

這本書深入探討了幾個關鍵的線性代數主題，因為它們適用于數據分析和數據挖掘。本書提供了一種案例研究方法，其中每個案例都將基于現實世界的應用程序。

這篇文章是用于第二門課程的應用線性代數的數據分析，與一個補充章的決策樹及其在回歸分析中的應用。文本可以被認為是兩個不同但重疊的通用數據分析類別:聚類和插值。

與數據分析相關的數學技術知識，以及在數據分析背景下對結果的解釋，對學習本科數學的學生來說特別有價值。這篇文章的每一章都帶讀者通過幾個相關的案例研究使用真實的數據。

所有的數據集以及Python和R的語法都可以通過Github文檔的鏈接提供給讀者。每章后面都有一個簡短的練習，鼓勵學生利用技術將線性代數的知識應用到數據分析中。

假設你已經掌握了線性代數課程的基本概念;然而，關鍵概念的概述是在介紹和需要的整個文本。

//www.routledge.com/Linear-Algebra-With-Machine-Learning-and-Data/Arangala/p/book/9780367458393

復雜度計算復雜度在算法分析中是至關重要的，對于選擇效率和可解性的算法是很重要的。算法與設計的復雜性始于對算法分析、時空權衡、漸近符號等的討論。它還包括明確而有效的算法，稱為計算程序。進一步探討的主題包括分而治之、動態規劃和回溯。特點: 包括算法的基礎和設計的完全覆蓋

討論算法分析技術，如分而治之、動態規劃和貪婪啟發式 * 提供時間和空間復雜性教程 * 回顧了背包問題的組合優化 * 簡化遞歸關系以降低時間復雜度

這本書是針對計算機科學，信息技術和電子工程的研究生和研究人員。

近年來，機器學習(ML)、人工智能(AI)和其他數據驅動技術取得了重大進展，在生物醫學信息學、健康信息學、醫學AI、醫療物品AI (AIoMT)、醫療AI和智能家庭護理等許多領域都取得了令人振奮的進展，將醫療和健康數據分析帶入了一個新時代。這是一個神奇的時代，所有這些現代機器學習和數據分析技術的幾乎所有應用領域都平等地存在著機遇和挑戰。我們很幸運，因為我們現在已經使用不同的先進機器學習技術在醫療診斷和醫療健康服務方面取得了許多最先進的成果。例如，目前許多淺層和深度學習框架和AI技術已經成功地應用于醫療診斷和醫療健康服務。然而，在試圖解決復雜問題時，仍有許多挑戰需要克服，以獲得令人滿意的解決方案。例如，從可靠性、倫理、可解釋性等角度來看，數據驅動AI和黑盒深度神經網絡越來越受到關注。

我們已經看到機器學習、人工智能和其他數據分析(如數據建模、數據挖掘)技術在醫療診斷和醫療保健服務領域的應用越來越多，例如神經生理信號和神經成像處理、癌癥和疾病診斷、醫療健康(如電子健康記錄)和福祉數據分析、流行病診斷和預測，這只是其中的一部分。許多新的方法和算法被開發出來，旨在解決與我們日常生活密切相關或重大影響的現有問題或新興問題。現在是時候推動傳播應用AI和ML技術解決醫療診斷和保健服務領域問題的最新結果和發現了。本書旨在展示數據驅動和基于數據的ML和AI技術的最新進展，重點介紹了方法和算法的實現，包括信號處理和系統識別，數據挖掘，圖像處理和模式識別，以及深度神經網絡及其應用。

聯邦學習:方法和應用的全面概述為研究人員和實踐者提出了聯邦學習最重要的問題和方法的深入討論。

聯邦學習(FL)是一種機器學習方法，其中訓練數據不是集中管理的。數據由參與FL進程的數據方保留，不與任何其他實體共享。這使得FL成為機器學習任務中越來越受歡迎的解決方案，對于這些任務，將數據集中在一個集中存儲庫中是有問題的，無論是出于隱私、監管還是實際原因。

這本書解釋了最近的研究進展和聯邦學習(FL)的最先進的發展，從領域的最初概念到第一個應用和商業使用。為了獲得這一廣泛和深入的概述，領先的研究人員解決了聯邦學習的不同視角:核心機器學習視角、隱私和安全、分布式系統和特定的應用領域。讀者將了解這些領域面臨的挑戰，它們是如何相互聯系的，以及如何用最先進的方法解決它們。

在前言中概述了聯邦學習的基礎知識之后，在接下來的24章中，讀者將深入探討各種主題。第一部分解決了以聯合方式解決不同機器學習任務的算法問題，以及如何高效、大規模和公平地訓練。另一部分重點關注如何以一種可針對特定用例定制的方式選擇隱私和安全解決方案，而另一部分則考慮運行聯邦學習過程的系統的實用主義。本書還介紹了聯邦學習的其他重要用例，如分離學習和垂直聯邦學習。最后，本書包括了一些章節，重點介紹了FL在真實企業環境中的應用。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-96896-0

”圖。這么簡單的想法。將問題映射到圖上，然后通過搜索圖或探索圖的結構來解決它。還有什么比這更容易的呢?然而，事實證明，使用圖表是一個巨大而復雜的領域。跟上潮流是一項挑戰。為了跟上進度，您只需要一個了解大多數圖表工作人員的編輯，并讓他收集近70名研究人員來總結他們的圖表工作。結果就是《海量圖分析》這本書。”

• Timothy G. Mattson，英特爾公司高級首席工程師

大規模圖分析方面的專業知識是解決現實世界的重大挑戰的關鍵，從醫療保健到可持續性，到檢測內部威脅、網絡防御等。這本書提供了大規模圖分析的全面介紹，從思想領袖橫跨學術界，行業，和政府的貢獻。

大規模圖分析將有利于學生，研究人員，和學術界實踐者，國家實驗室，和行業誰希望了解最先進的算法，模型，框架和軟件在大規模圖分析。

這本書的目標是學術界、國家實驗室和工業界的學生、研究人員和從業者，他們希望獲得海量尺度分析的最先進的算法、模型、框架和軟件。這本書包含了在大規模圖分析領域的主要作者的章節的全面集合。章節分為五個部分:第一部分:算法:搜索和路徑(第1 - 2章)，第二部分:算法:結構(第3 - 6章)，第2部分:算法和應用(第7 - 11章)，第5部分:模型(第12 - 14章)，第5部分:框架和軟件(第15 - 20章)。

機器學習已經成為近年來最流行的話題之一。我們今天看到的機器學習的應用只是冰山一角。機器學習革命才剛剛開始。它正在成為所有現代電子設備不可分割的一部分。在自動化領域的應用，如汽車、安全和監視、增強現實、智能家居、零售自動化和醫療保健，還不多。機器人技術也正在崛起，主宰自動化世界。機器學習在機器人領域的未來應用仍未被普通讀者發現。因此，我們正在努力編寫這本關于機器學習在機器人技術上的未來應用的編輯書籍，其中幾個應用已經包含在單獨的章節中。這本書的內容是技術性的。它試圖覆蓋機器學習的所有可能的應用領域。這本書將提供未來的愿景在未探索的領域的應用機器人使用機器學習。本書中提出的觀點得到了原始研究結果的支持。本章在這里提供了所有必要的理論和數學計算的深入研究。對于外行人和開發人員來說，它將是完美的，因為它將結合高級材料和介紹性材料，形成一個論點，說明機器學習在未來可以實現什么。它將詳細介紹未來的應用領域及其方法。因此，本書將極大地有利于學術界、研究人員和行業項目管理者開發他們的新項目，從而造福人類。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-0598-7#about