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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。

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。

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

現代博弈論的權威性和定量方法，應用于經濟、政治科學、軍事科學和金融等不同領域。

探索當前博弈論文本中未涉及的領域，包括對零和博弈的深入研究;提供博弈論的入門材料，包括討價還價，室內游戲，體育，網絡游戲和動態游戲;探討議價模式，探討議價模式下的資源分配、買賣指示、信譽等新結果;在每一章的結尾，都會給出理論結果以及大量的例子和詳細的解決方案;平衡了博弈論的理論基礎和復雜應用。

統計學習理論是一個新興的研究領域，它是概率論、統計學、計算機科學和最優化的交叉領域，研究基于訓練數據進行預測的計算機算法的性能。以下主題將包括:統計決策理論基礎;集中不平等;監督學習和非監督學習;經驗風險最小化;complexity-regularized估計;學習算法的泛化界VC維與復雜性;極大極小下界;在線學習和優化。利用一般理論，我們將討論統計學習理論在信號處理、信息論和自適應控制方面的一些應用。

書名： Mining of Massive Datasets

前言

這本書是由Jure Leskovec和Anand Rajaraman幾年來為斯坦福大學四分之一課程開發的材料發展而來的。名為《網絡挖掘》的CS345A課程被設計成一門高級研究生課程，盡管它已經成為高級本科生的必修課和興趣所在。當Jure Leskovec加入斯坦福大學時，我們對材料進行了大量的重組。他介紹了一門新的網絡分析課程CS224W，并在CS345A中加入了新的材料，重新編號為CS246。三位作者還介紹了一個大型數據挖掘項目課程CS341。這本書現在包含了所有三門課程的內容。

主要內容：

在最高級別的描述中，這本書是關于數據挖掘的。但是，它側重于對非常大的數據進行數據挖掘，也就是說，數據大到無法裝入主內存。由于對大小的強調，我們的許多示例都是關于Web或來自Web的數據的。此外，該書采用了算法的觀點:數據挖掘是將算法應用于數據，而不是使用數據來訓練某種機器學習引擎。主要議題包括:

1. 分布式文件系統和map-reduce作為創建并行算法的工具，可以成功地處理大量數據。
2. 相似度搜索，包括minhashing和localitysensitive hashing的關鍵技術。
3. 數據流處理和專門的算法，用于處理快速到達的數據，這些數據必須立即處理，否則就會丟失。
4. 搜索引擎的技術，包括谷歌的PageRank，鏈接垃圾郵件檢測，以及hubs-and-authorities的方法。
5. 頻繁項集挖掘，包括關聯規則、市場籃子、a -先驗算法及其改進。
6. 算法聚類非常大，高維數據集。
7. Web應用程序的兩個關鍵問題:管理廣告和推薦系統。
8. 用于分析和挖掘非常大的圖的結構的算法，特別是社會網絡圖。
9. 通過降維獲得大數據集重要屬性的技術，包括奇值分解和潛在語義索引。
10. 機器學習算法，可以應用于非常大的數據，如感知機，支持向量機，梯度下降。

時間序列數據的GANs通常使用滑動窗口或自我注意力來捕獲底層的時間依賴關系。雖然這些技術沒有明確的理論依據，但它們成功地大幅減小了判別器的尺寸，加快了訓練過程，提高了生成質量。本文給出了時間序列數據等由貝葉斯網絡捕獲的具有條件獨立結構的高維分布的廣義統計分析的理論基礎和實踐框架。我們證明了幾個概率發散滿足關于貝葉斯網絡圖鄰域的次可加性性質，給出了兩個貝葉斯網絡之間距離的一個上界，這個上界是圖上每個鄰域上它們的邊緣距離之和。這就引出了我們提出的次加性GAN框架，該框架在Bayes-net的鄰近區域使用一組簡單的判別器，而不是在整個網絡上使用一個巨大的鑒別器，從而提供了顯著的統計和計算優勢。我們證明了包括Jensen-Shannon, Total Variation, 和Wasserstein在內的幾個概率距離具有次加性或廣義次加性。此外，我們還證明了積分概率矩陣(IPMs)在某些溫和條件下也具有次可加性。此外，我們證明了幾乎所有的f-發散都滿足局部次加性，當分布相對接近時，局部次加性保持不變。我們在合成數據集和真實數據集上的實驗驗證了所提出的理論和次加性GANs的優點。

由Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰寫的《機器學習數學基礎》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417頁pdf版本已經放出，作者表示撰寫這本書旨在激勵人們學習數學概念。這本書并不打算涵蓋前沿的機器學習技術，因為已經有很多書這樣做了。相反，作者的目標是通過該書提供閱讀其他書籍所需的數學基礎。這本書分為兩部分：數學基礎知識和使用數學基礎知識進行機器學習算法示例。值得初學者收藏和學習！

目錄

Part I: 數據基礎

• Introduction and Motivation
• Linear Algebra
• Analytic Geometry
• Matrix Decompositions
• Vector Calculus
• Probability and Distribution
• Continuous Optimization

Part II: 機器學習問題

• When Models Meet Data
• Linear Regression
• Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
• Density Estimation with Gaussian Mixture Models
• Classification with Support Vector Machines

主題： Adaptive Influence Maximization

簡介：

在當今的網絡生態系統中，信息擴散和社會影響越來越多。對于所有在網絡上做廣告的參與者(媒體公司、政黨、公司等)來說，擁有優化社交媒體存在和信息傳播的算法確實至關重要。由于需要有效的病毒式營銷策略，因此影響估計和影響最大化成為重要的研究問題，導致了方法的過剩。然而，這些方法中的大多數是非自適應的，因此不適用于可能在多個回合中運行和觀察影響活動的場景，也不適用于不能假定對擴散網絡和其中的信息傳播方式具有充分知識的場景。

在本教程中，我們打算介紹自適應影響最大化的最新研究，旨在解決這些限制。這可以被視為一種特殊情況下的影響最大化問題(種子在社會圖選擇最大化信息傳播),一個決策作為影響運動的展開,在多個回合,知識圖拓撲結構和影響過程甚至可能部分或完全缺失。這種設置，取決于基本的假設，導致變量和原始的方法和算法技術，正如我們在最近的文獻中看到的。我們將回顧這一領域最相關的研究，按照幾個關鍵維度進行組織，討論這些方法的優點和缺點，以及開放式研究問題及其實施的實際方面。

邀請嘉賓：

Bogdan Cautis，法國巴黎大學計算機科學系教授，2013年9月至今。在此之前，他是巴黎電信ParisTech的副教授(2007-2013)。2007年，他獲得了法國巴黎大學的博士學位。他目前的研究興趣是數據管理和數據挖掘的廣泛領域，特別是社會網絡和信息擴散。

Silviu Maniu，法國巴黎大學計算機科學系副教授，2015年9月至今。在此之前，他曾任華為諾亞方舟實驗室研究員(2014-2015)。2012年，他獲得了ParisTech電信公司的博士學位。他的研究興趣主要集中在圖形數據挖掘的一般領域，側重于處理不確定性的模型和算法。

Nikolaos Tziortziotis是法國巴黎Tradelab項目平臺的數據科學家研發人員。在此之前，他是法國巴黎南部大學計算機科學系的博士后研究員(2018年11月至12月)。他也是法國巴黎理工學院計算機科學實驗室(LIX)的博士后研究員(2015-2018)。他獲得了希臘約阿尼納大學計算機科學與工程系的博士學位。他的研究興趣跨越了機器學習和數據挖掘的廣泛領域，主要集中在強化學習、貝葉斯學習、影響最大化和實時競價。