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這本書來自統計學習課程，這是一門統計機器學習的入門課程，面向具有一些微積分、線性代數和統計學背景的學生。這門課程的重點是監督學習：分類和回歸。本課程將涵蓋機器學習和數據科學中使用的一系列方法，包括:

• 線性回歸(包括嶺回歸和Lasso)
• 通過logistic回歸和k近鄰進行分類
• 線性和二次判別分析
• 回歸和分類樹(包括套袋林和隨機林)
• Boosting
• 神經網絡和深度學習

這些方法將在整個課程中被研究并應用于來自各種應用的真實數據。課程還涵蓋了一些重要的實際問題，如交叉驗證、模型選擇和偏方差權衡。課程包括理論(例如，推導和證明)以及實踐(特別是實驗室和小型項目)。實際部分將使用Python實現。

這些筆記的第一個版本是為第一年的研究生代數課程編寫的。和大多數這類課程一樣，講義集中在抽象群，特別是有限群。然而，大多數數學家遇到的群并不是抽象的群，而是代數群、拓撲群或李群，而且感興趣的不僅僅是群本身，還有它們的線性表示。我的意圖是(將來的某一天)擴展筆記以考慮到這一點，并制作一本規模適中(c200頁)的書，為數學、物理和相關領域的剛開始學習的研究生提供更全面的關于群論的介紹。

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。

為工程師寫的機器學習簡介（A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers）

//arxiv.org/abs/1709.02840

摘要

本專著的目標是介紹機器學習領域內的關鍵概念、算法和理論框架，涵蓋了監督學習與無監督學習、統計學習理論、概率圖模型和近似推斷等方向。本專著的目標讀者是具有概率學和線性代數背景的電氣工程師。本書基于第一原理（first principle）寫作，并按照有清晰定義的分類方式對其中的主要思想進行了組織，其中的類別包含鑒別式模型和生成式模型、頻率論者和貝葉斯方法、準確推斷和近似推斷、有向模型和無向模型、凸優化和非凸優化。本書中的數學框架使用了信息論的描述方式，以便工具具有統一性。書中提供了簡單且可重復的數值示例，以便讀者了解相關的關鍵動機和結論。本專著的目的并不是要為每個特定類別中已有的大量解決方案提供詳盡的細節描述（這些描述讀者可參閱教科書和論文了解），而是為了給工程師提供一個切入點，以便他們能借此進一步深入機器學習相關文獻。

在開始成為一名信息安全經理的過程中，要考慮成本、風險和可用性之間的平衡。本書涵蓋了豐富的信息，準確地解釋了當今行業的工作方式，重點介紹如何建立有效的信息安全實踐，雇用合適的人員，并在安全控制、成本和風險之間取得最佳平衡。

實用信息安全管理提供了對于任何負責信息安全管理豐富的實用的建議,關注“如何”而不是“是什么”。我們將一起通過策略、法規和標準來揭示使安全管理程序有效的真正內部工作原理，包括與安全管理相關的所有主題:組織結構、安全體系結構、技術控制、治理框架和操作安全。

這本書不是為了幫助你通過CISSP, CISM，或CISMP或成為一名PCI-DSS審核員而寫的。它不會幫助你建立一個ISO 27001或cobit兼容的安全管理系統，也不會幫助你成為一個道德黑客或數字取證調查員——市場上有很多優秀的書籍詳細介紹了這些主題。相反，這是一本實用的書，提供了多年的實際經驗，幫助你集中精力完成工作。

機器學習方法以有限的資源快速地從大量的數據中提取價值。它們是在廣泛的工業應用中建立起來的工具，包括搜索引擎、DNA測序、股票市場分析和機器人移動，它們的使用正在迅速蔓延。了解這些方法的人可以選擇有回報的工作。這個動手實踐書冊為計算機科學學生打開這些機會。它是專為具有有限的線性代數和微積分背景的大四本科生和碩士生設計的。它在圖模型的框架內開發了從基本推理到高級技術的所有內容。學生們學到的不僅僅是一系列的技巧，他們還會發展分析和解決問題的技巧，這些技巧使他們能夠適應真實的世界。許多例子和練習，以計算機為基礎和理論，包括在每一章。為學生和教師的資源，包括一個MATLAB工具箱，可在網上獲得。

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

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。

主題: On the information bottleneck theory of deep learning

摘要： 深度神經網絡的實際成功并沒有得到令人滿意地解釋其行為的理論進展。在這項工作中，我們研究了深度學習的信息瓶頸理論，它提出了三個具體的主張：第一，深度網絡經歷了兩個不同的階段，分別是初始擬合階段和隨后的壓縮階段；第二，壓縮階段與深網絡良好的泛化性能有著因果關系；第三，壓縮階段是由隨機梯度下降的類擴散行為引起的。在這里，我們證明這些聲明在一般情況下都不成立，而是反映了在確定性網絡中計算有限互信息度量的假設。當使用簡單的binning進行計算時，我們通過分析結果和模擬的結合證明，在先前工作中觀察到的信息平面軌跡主要是所采用的神經非線性的函數：當神經激活進入飽和時，雙邊飽和非線性如產生壓縮相但線性激活函數和單邊飽和非線性（如廣泛使用的ReLU）實際上沒有。此外，我們發現壓縮和泛化之間沒有明顯的因果關系：不壓縮的網絡仍然能夠泛化，反之亦然。接下來，我們表明，壓縮階段，當它存在時，不產生從隨機性在訓練中，通過證明我們可以復制IB發現使用全批梯度下降，而不是隨機梯度下降。最后，我們證明當輸入域由任務相關信息和任務無關信息的子集組成時，隱藏表示確實壓縮了任務無關信息，盡管輸入的總體信息可能隨著訓練時間單調增加，并且這種壓縮與擬合過程同時發生而不是在隨后的壓縮期間。