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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。

關于大數據技術的信息很多，但將這些技術拼接到端到端企業數據平臺是一項艱巨的任務，沒有得到廣泛的討論。通過這本實用的書，您將學習如何在本地和云中構建大數據基礎設施，并成功地構建一個現代數據平臺。

本書非常適合企業架構師、IT經理、應用程序架構師和數據工程師，它向您展示了如何克服Hadoop項目期間出現的許多挑戰。在深入了解以下內容之前，您將在一個徹底的技術入門中探索Hadoop和大數據領域中可用的大量工具:

• 基礎設施: 查看現代數據平臺中的所有組件層，從服務器到數據中心，為企業中的數據建立堅實的基礎

-平臺: 了解部署、操作、安全性、高可用性和災難恢復的各個方面，以及將平臺與企業IT的其他部分集成在一起所需了解的所有內容

• 將Hadoop帶到云端: 學習在云中運行大數據平臺的重要架構方面，同時保持企業安全性和高可用性

【導讀】《機器學習：貝葉斯和優化的視角》是雅典大學信息學和通信系的教授Sergios Theodoridis的經典著作，對所有主要的機器學習方法和新研究趨勢進行了深入探索，涵蓋概率和確定性方法以及貝葉斯推斷方法。非常值得學習。

Sergios Theodoridis教授是雅典大學信息學和通信系的教授，香港中文大學（深圳）客座教授。他的研究領域是信號處理和機器學習。他的研究興趣是自適應算法，分布式和稀疏性感知學習，機器學習和模式識別，生物醫學應用中的信號處理和學習以及音頻處理和檢索。

他的幾本著作與合著蜚聲海內外，包括《機器學習：貝葉斯和優化的視角》以及暢銷書籍《模式識別》。他是2017年EURASIP Athanasios Papoulis獎和2014年EURASIP Meritorious Service獎的獲得者。

//cgi.di.uoa.gr/~stheodor/

機器學習：貝葉斯和優化方法

本書對所有主要的機器學習方法和新研究趨勢進行了深入探索，涵蓋概率和確定性方法以及貝葉斯推斷方法。其中，經典方法包括平均/小二乘濾波、卡爾曼濾波、隨機逼近和在線學習、貝葉斯分類、決策樹、邏輯回歸和提升方法等，新趨勢包括稀疏、凸分析與優化、在線分布式算法、RKH空間學習、貝葉斯推斷、圖模型與隱馬爾可夫模型、粒子濾波、深度學習、字典學習和潛變量建模等。全書構建了一套明晰的機器學習知識體系，各章內容相對獨立，物理推理、數學建模和算法實現精準且細致，并輔以應用實例和習題。本書適合該領域的科研人員和工程師閱讀，也適合學習模式識別、統計/自適應信號處理和深度學習等課程的學生參考。

高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家，結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，并借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基于樹的方法、支持向量機、聚類等，作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容，每章后還配有豐富的概念性和應用性練習題。

　　書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化了數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適合作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

　　Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

　　Trevor Hastie　美國統計學家和計算機科學家，斯坦福大學統計學教授，英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明了主曲線和主曲面。

　　Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士，1996年COPSS總統獎得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北斗，兩人合著《The Elements of Statistical Learning》，還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。 　

內容簡介這本書的前四章集中在足夠的理論和基礎，給你，實踐者，為這本書剩下的部分一個工作的基礎。最后五章將從這些概念出發，帶領您通過一系列使用DL4J進行深度學習的實踐路徑。

• 建立深度網絡
• 高級調優技術
• 矢量化不同的數據類型
• 運行深度學習工作流程的Spark

在本書中，我們交替使用DL4J和Deeplearning4j這兩個名稱。這兩個術語都指的是Deeplearning4j庫中的工具套件。

我們以這種方式設計這本書，因為我們覺得有必要讓這本書既包含足夠的理論，又足夠的實際，以構建生產級的深度學習工作流。我們認為，這種混合方法的書的覆蓋面適合這個空間。

第一章回顧了機器學習的一般概念，特別是深度學習，讓讀者快速了解了解本書其余部分所需要的基礎知識。我們增加了這一章，因為許多初學者可以使用這些概念的復習或入門，我們想讓盡可能多的讀者可以訪問這個項目。

第2章以第1章的概念為基礎，并為您提供了神經網絡的基礎。它在很大程度上是神經網絡理論的一個章節，但是我們的目標是用一種可訪問的方式來呈現信息。

第三章在前兩章的基礎上更進一步，讓你了解網絡是如何從神經網絡的基本原理發展而來的。

第四章介紹了深層網絡的四種主要架構，并為本書的其余部分提供了基礎。

在第5章中，我們將使用前半部分中的技術，帶您瀏覽一些Java代碼示例。

第6章和第7章討論了調優一般神經網絡的基本原理，然后討論了如何調優深度網絡的特定架構。這些章節是平臺無關的，將適用于任何深度學習庫的實踐。

第8章是對矢量化技術和如何使用DataVec (DL4J的ETL和矢量化工作流工具)的基礎知識的回顧。

第9章總結了該書的主體部分，回顧了如何在Spark和Hadoop上本地使用DL4J，并舉例說明了可以在自己的Spark集群上運行的三個實際示例。

這本書有許多附錄章節的主題是相關的，但不適合直接放在主要章節。主題包括:

• 人工智能
• 在DL4J項目中使用Maven
• 使用GPU
• 使用ND4J API
• 更多

部分截圖：

Python算法，第二版解釋了Python方法的算法分析和設計。本書由《初級Python》的作者Magnus Lie Hetland撰寫，主要關注經典算法，但也對基本的算法解決問題技術有了深入的理解。

這本書涉及一些最重要和最具挑戰性的領域的編程和計算機科學在一個高度可讀的方式。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了理論是如何反映在真實的Python程序中的。介紹了Python語言中內置的著名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構

 創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。

本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。

有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率

這是Peter Norvig（1992）寫的《人工智能編程范式：通用Lisp中的案例研究》一書的開放源代碼存儲庫。

目錄

• 人工智能編程范例
  • 前事
  • 前言
• 第一部分：常見Lisp簡介
  • 1 Lisp簡介
  • 2 一個簡單的Lisp程序
  • 3 Lisp概述
• 第二部分：早期的AI程序
  • 4 GPS：一般問題求解器
  • 5 Eliza：與機器對話
  • 6 建筑軟件工具
  • 7 學生：解決代數詞問題
  • 8 符號數學：簡化程序
• 第三部分：工具和技術
  • 9 效率問題
  • 10 低效率問題
  • 11 邏輯編程
  • 12 編譯邏輯程序
  • 13 面向對象編程
  • 14 知識表示與推理
• 第四部分：高級AI程序
  • 15 具有規范形式的符號數學
  • 16 專家系統
  • 17 通過約束滿意度標注線圖
  • 18 搜索和奧賽羅游戲
  • 19 自然語言導論
  • 20 統一語法
  • 21 英語語法
• 第五部分：其余的Lisp
  • 22 方案：罕見的Lisp
  • 23 編譯Lisp
  • 24 ANSI通用Lisp
  • 25 故障排除

題目： A Survey and Critique of Multiagent Deep Reinforcement Learning

簡介： 近年來，深度強化學習（RL）取得了出色的成績。這使得應用程序和方法的數量急劇增加。最近的工作探索了單智能體深度強化之外的學習，并考慮了多智能體深度強化學習的場景。初步結果顯示在復雜的多智能體領域中的成功，盡管有許多挑戰需要解決。本文的主要目的是提供有關當前多智能體深度強化學習（MDRL）文獻的概述。此外，我們通過更廣泛的分析對概述進行補充：（i）我們回顧了以前RL中介紹的基礎內容，并強調了它們如何適應多智能深度強化學習設置。 （ii）我們為該領域的新開業者提供一般指導：描述從MDRL工作中汲取的經驗教訓，指出最新的基準并概述研究途徑。 （iii）我們提出了MDRL的實際挑戰（例如，實施和計算需求）。

作者介紹： Pablo Hernandez-Leal，Borealis AI的研究員，在此之前，曾與Michael Kaisers一起參與過阿姆斯特丹CWI的智能和自治系統。研究方向：單智能體環境開發的算法以及多智能體。計劃開發一種算法，該算法使用博弈論，貝葉斯推理和強化學習中的模型和概念在戰略交互中得到使用。