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這本書全面介紹優化工程系統設計的實用算法。這本書從工程的角度進行優化，其目標是設計一個系統來優化受約束的一組指標。讀者將學習一系列挑戰的計算方法，包括高維搜索空間，處理有多個競爭目標的問題，以及適應指標中的不確定性。圖表、例子和練習傳達了數學方法背后的直覺。文本提供了Julia編程語言的具體實現。

//mitpress.mit.edu/books/algorithms-optimization

許多學科的核心都涉及到優化。在物理學中，系統被驅動到他們的最低能量狀態服從物理定律。在商業上，公司的目標是股東價值最大化。在生物學中，越健康的生物體越有可能生存下來。這本書將從工程的角度關注優化，目標是設計一個系統來優化受約束的一組指標。這個系統可以是一個復雜的物理系統，比如飛機，也可以是一個簡單的結構，比如自行車車架。這個系統甚至可能不是物理的;例如，我們可能會有興趣為自動化車輛設計一個控制系統，或設計一個計算機視覺系統來檢測腫瘤活檢的圖像是否為癌。我們希望這些系統能運行得盡可能好。根據應用程序的不同，相關的度量可能包括效率、安全性和準確性。對設計的限制可能包括成本、重量和結構堅固性。

這本書是關于優化的算法，或計算過程。給定系統設計的一些表示，如編碼機翼幾何的一組數字，這些算法將告訴我們如何搜索空間的可能設計，以找到最好的一個。根據應用程序的不同，這種搜索可能涉及運行物理實驗，比如風洞測試，也可能涉及計算解析表達式或運行計算機模擬。我們將討論解決各種挑戰的計算方法，例如如何搜索高維空間，處理有多個競爭目標的問題，以及適應指標中的不確定性。

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。

本書介紹了自由軟件Python及其在統計數據分析中的應用。它涵蓋了連續、離散和分類數據的常見統計測試，以及線性回歸分析和生存分析和貝葉斯統計的主題。每個測試的Python解決方案的工作代碼和數據，以及易于遵循的Python示例，可以被讀者復制，并加強他們對主題的直接理解。隨著Python生態系統的最新進展，Python已經成為科學計算的一種流行語言，為統計數據分析提供了一個強大的環境，并且是R的一個有趣的替代選擇。本書面向碩士和博士學生，主要來自生命和醫學科學，具有統計學的基本知識。由于該書還提供了一些統計方面的背景知識，因此任何想要執行統計數據分析的人都可以使用這本書。

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識

使用Python進行數學運算向您展示了如何使用Python鉆研高中級別的數學主題，如統計、幾何、概率和微積分。您將從簡單的項目開始，比如一個因式分解程序和一個二次方程求解器，然后一旦您掌握了竅門，就可以創建更復雜的項目。

在這個過程中，你會發現探索數學的新方法，并獲得寶貴的編程技能，這些技能將在你的數學和計算機科學學習中用到。學習如何:

• 使用統計數據描述數據，并使用線圖、柱狀圖和散點圖將其可視化
• 用擲硬幣、擲骰子和其他機會游戲的程序探索集合理論和概率
• 使用Python的符號數學函數解決代數問題
• 畫出幾何形狀，并探索分形，如巴恩斯利蕨類、西賓斯基三角形和曼德爾布羅特集合
• 編寫求導數和積分的程序
• 創造性的編碼挑戰和應用示例可以幫助您了解如何將新的數學和編碼技能應用到實踐中。您將編寫一個- 不等式求解程序，繪制引力對子彈飛行距離的影響，洗牌，通過向棋盤投擲100,000個“飛鏢”來估計一個- 圓的面積，探索斐波那契數列和黃金比率之間的關系，等等。

無論您是對數學感興趣但還沒有深入研究編程，還是您是一位希望將編程帶入課堂的教師，您都會發現Python使編程變得簡單和實用。讓Python來處理這些繁瑣的工作，而您則專注于數學。

使用MATLAB的常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)包的基本和實際操作工具和函數，通過交互式示例和案例研究進行解釋和演示。這本書包含幾十個模擬和解決的問題，通過m-文件/腳本和Simulink模型，幫助您學習編程和建模更困難，更復雜的問題，涉及使用的ode和偏微分方程。

通過MATLAB/Simulink的許多內置工具和函數，您將提高效率，同時解決需要使用微分方程的更復雜的工程和科學計算問題。使用Simulink進行MATLAB建模，解釋了編程和建模的各種實際問題。

在閱讀和使用這本書之后，您將熟練地使用MATLAB，并將書中示例中的源代碼作為模板應用到您自己的數據科學或工程項目中。

你會學到什么

使用MATLAB和Simulink對復雜問題進行建模

使用ODEs和PDEs編寫MATLAB的編程和建模要點

使用數值方法求解一階和二階ode

解決剛性、高階、耦合和隱式ode

采用數值方法求解一階和二階線性偏微分方程

解決剛性、高階、耦合和隱式偏微分方程

這本書是給誰看的

工程師、程序員、數據科學家，以及工程、應用/工業數學、數據科學和科學計算專業的學生。

概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡明地表示和最佳地預測數據問題中的值。

圖模型為我們提供了在數據中發現復雜模式的技術，廣泛應用于語音識別、信息提取、圖像分割和基因調控網絡建模等領域。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一整章是關于樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型的。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

你會學到什么

• 掌握概率論和圖論的基本知識
• 使用馬爾可夫網絡
• 實現貝葉斯網絡
• 圖模型中的精確推理技術，如變量消除算法
• 了解圖模型中的近似推理技術，如消息傳遞算法

圖模型中的示例算法 通過真實的例子來掌握樸素貝葉斯的細節 使用Python中的各種庫部署PGMs 獲得隱馬爾可夫模型的工作細節與現實世界的例子

詳細 概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡潔地表示和最佳地預測數據問題中的值。在現實問題中，往往很難選擇合適的圖模型和合適的推理算法，這對計算時間和精度有很大的影響。因此，了解這些算法的工作細節是至關重要的。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一個完整的章節專門討論最廣泛使用的網絡樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型(HMMs)。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

風格和方法 一個易于遵循的指南，幫助您理解概率圖模型使用簡單的例子和大量的代碼例子，重點放在更廣泛使用的模型。

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改進您的編程技術和方法，成為一個更有生產力和創造性的Python程序員。本書探索了一些概念和特性，這些概念和特性不僅將改進您的代碼，而且還將幫助您理解Python社區，并對Python哲學有深入的了解和詳細的介紹。

專業的Python 3，第三版給你的工具寫干凈，創新的代碼。它首先回顧了一些核心的Python原則，這些原則將在本書后面的各種概念和示例中進行說明。本書的前半部分探討了函數、類、協議和字符串的各個方面，描述了一些技術，這些技術可能不是常見的知識，但它們共同構成了堅實的基礎。后面的章節涉及文檔、測試和應用程序分發。在此過程中，您將開發一個復雜的Python框架，該框架將整合在本書中所學到的思想。

這個版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup進行web抓取、使用請求調用沒有字符串的web頁面、用于分發和安裝的新工具等等。在本書的最后，您將準備好部署不常見的特性，這些特性可以將您的Python技能提升到下一個級別。

你將學習

• 用各種類型的Python函數實現程序
• 使用類和面向對象編程
• 使用標準庫和第三方庫中的字符串
• 使用Python獲取web站點數據
• 通過編寫測試套件來自動化單元測試
• 回顧成像、隨機數生成和NumPy科學擴展
• 理解Python文檔的精髓，以幫助您決定分發代碼的最佳方式

這本書是給誰看的 熟悉Python的中級程序員，希望提升到高級水平。您應該至少編寫了一個簡單的Python應用程序，并且熟悉基本的面向對象方法、使用交互式解釋器和編寫控制結構。

本書概述了現代數據科學重要的數學和數值基礎。特別是，它涵蓋了信號和圖像處理(傅立葉、小波及其在去噪和壓縮方面的應用)、成像科學(反問題、稀疏性、壓縮感知)和機器學習(線性回歸、邏輯分類、深度學習)的基礎知識。重點是對方法學工具(特別是線性算子、非線性逼近、凸優化、最優傳輸)的數學上合理的闡述，以及如何將它們映射到高效的計算算法。

//mathematical-tours.github.io/book/

它應該作為數據科學的數字導覽的數學伴侶，它展示了Matlab/Python/Julia/R對這里所涵蓋的所有概念的詳細實現。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。