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使用圖形分析您的數據的實用方法，揭示隱藏的聯系和新見解。 圖是表示和理解連接數據的自然方式。本書探討了數據科學中最重要的圖算法和技術，提供了關于實施和部署的具體建議。即使您沒有圖形經驗，也可以開始從這本富有洞察力的指南中受益。這些強大的圖算法以清晰、無行話的文本和插圖解釋，使它們易于應用于您自己的項目。 在《數據科學中的圖算法》中，您將學到： 標記屬性圖建模 從結構化數據（如CSV或SQL）構建圖 從非結構化數據構建圖的自然語言處理（NLP）技術 Cypher查詢語言語法，用于操作數據和提取見解 社交網絡分析算法，如PageRank和社區檢測 如何將圖結構翻譯為具有節點嵌入模型的ML模型輸入 在節點分類和鏈接預測工作流中使用圖特征 《數據科學中的圖算法》是一本實用指南，用于處理機器學習、欺詐檢測和商業數據分析等應用中的基于圖的數據。它充滿了有趣和有趣的項目，展示了圖的內部和外部。通過分析Twitter、使用NLP技術構建圖表等，您將獲得實用技能。 作者：Michael Hunger。 購買印刷書包括Manning Publications提供的PDF、Kindle和ePub格式的免費電子書。 關于技術 簡單地說，圖是連接數據的網絡。圖是識別和探索數據集內自然發生的重要關系的有效方式。本書介紹了圖數據科學中最重要的算法，并結合了機器學習、商業應用、自然語言處理等領域的示例。 關于這本書 《數據科學中的圖算法》向您展示如何從結構化和非結構化數據構建和分析圖表。在其中，您將學習如何應用PageRank、社區檢測/聚類和知識圖模型等圖算法，通過在手頭的數據項目中運用每種新算法來實踐它們。這本前沿書籍還展示了如何創建使用節點嵌入來優化AI模型輸入的圖。 書中內容 創建知識圖表 節點分類和鏈接預測工作流 用于圖表構建的NLP技術 關于讀者 適用于了解機器學習基礎知識的數據科學家。示例使用Cypher查詢語言，書中有解釋。 關于作者 Toma? Bratanic在圖和機器學習的交叉點工作。 Arturo Geigel是這本書的技術編輯。 目錄 第一部分 圖的介紹 1 圖和網絡科學：簡介 2 表示網絡結構：設計您的第一個圖模型 第二部分 社交網絡分析 3 使用Cypher查詢語言的第一步 4 探索性圖分析 5 社交網絡分析簡介 6 投影單部分網絡 7 基于二部網絡推斷共生網絡 8 構建最近鄰相似性網絡 第三部分 圖機器學習 9 節點嵌入和分類 10 鏈接預測 11 知識圖完成 12 使用自然語言處理技術構建圖表 Amazon頁面

這本書涵蓋了傳統方法和先進方法的描述。在傳統方法中，我們討論了諸如隨機、確定性、生成性和區分性的視覺跟蹤技術。傳統技術進一步被探索為多階段和協作框架。在先進的方法中，分析了基于深度學習的跟蹤器和基于相關濾波器的跟蹤器的各種類別。

本書還:

• 討論了用于比較各種視覺跟蹤方法的效率和效果的潛在性能指標
• 深入探討了深度學習跟蹤器與傳統跟蹤器的顯著特點，其中手工特征被融合以降低計算復雜性
• 描述了適用于在繁瑣的跟蹤場景下提供卓越和高效性能的相關濾波器跟蹤器的各種類別
• 通過分析實時應用，探索了視覺跟蹤的未來研究方向

本書全面討論了各種基于深度學習的跟蹤架構以及傳統的跟蹤方法。它深入分析了各種特征提取技術、評估指標以及用于跟蹤框架性能評估的基準。該文主要為電氣工程、電子與通信工程、計算機工程和信息技術領域的高年級本科生、研究生和學術研究者編寫。

隨著技術的進步、市場的快速發展和系統的復雜性增加，軟件工程師往往會忽略軟件效率這一令人不悅的話題。然而，策略性的、可觀測性驅動的性能優化對于每一個產品來說都至關重要，不僅可以節省資金，還可以確保業務成功。

通過這本書，任何工程師都可以學會如何有效、專業且無壓力地處理軟件效率問題。作者Bart?omiej P?otka為您提供了使系統運行更快、資源消耗更少所需的工具和知識。《高效Go》指導你如何利用Go來提高日常工作的效率。此外，大部分內容與特定編程語言無關，使你能夠將小而有效的習慣帶入編程或產品管理周期中。

這本書將向你展示如何： * 明確并協商效率目標 * 在各種層次上優化效率 * 有效利用常見資源如CPU和內存 * 使用像Prometheus、Jaeger和Parca這樣的開源項目中的可觀測性信號（如指標、日志、追蹤和（持續的）分析）來評估效率 * 應用像go test、pprof、benchstat和k6這樣的工具來創建可靠的微觀和宏觀基準 * 高效使用Go及其功能，如切片、泛型、goroutines、分配語義、垃圾收集等！

這本教科書提供了全面的，但教程，介紹機器人，計算機視覺和控制。它以一種輕但信息量大的對話風格編寫，將文本、圖形、數學和代碼行編織成涵蓋機器人和計算機視覺的敘述——分別和一起作為機器人視覺。超過1600個代碼示例展示了如何使用幾行簡單的代碼來分解和解決復雜的問題。 這個版本基于Python，并伴隨著完全開源的基于Python的機器人和機器視覺工具箱。新的工具箱使讀者能夠輕松地將算法概念付諸實踐，并在廣泛的計算平臺上處理真實的、重要的問題。對于初學者，本書使算法易于訪問，工具箱代碼可以閱讀以獲得理解，并舉例說明如何使用它。對于實踐者、學生或研究人員來說，通過基于Toolbox函數編寫程序或修改Toolbox代碼本身，代碼也可以成為新工作的起點。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-06469-2

這本開放存取的書提供了大量的實踐示例，說明了如何在實踐中應用超參數調優，并對機器學習(ML)和深度學習(DL)方法的工作機制提供了深入的見解。本書的目的是讓讀者能夠使用這里描述的方法，以更少的時間、成本、精力和資源取得更好的結果。本書中的案例可以在普通的臺式電腦或筆記本電腦上運行。不需要高性能計算設施。 編寫這本書的想法源于Bartz & Bartz GmbH為德國聯邦統計局(Destatis)進行的一項研究。在該研究的基礎上，這本書是針對行業從業者以及研究人員，教師和學生在學術界。內容集中在ML和DL算法的超參數調整，并分為兩個主要部分:理論(第一部分)和應用(第二部分)。涉及的基本主題包括:重要模型參數的調查;四項參數調優研究和一項廣泛的全局參數調優研究;基于嚴重性的ML和DL方法性能統計分析以及一種新的、基于共識排序的方法來匯總和分析來自多個算法的結果。本書對6種相關的ML和DL方法的30多個超參數進行了分析，并提供了源代碼，以便用戶可以重現結果。因此，它可以作為一本手冊和教科書。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-5170-1

深度學習在基因組學領域顯示出了驚人的前景;然而，該學科缺乏熟練的深度學習導引書。這本書將幫助研究人員和數據科學家從其他人群中脫穎而出，并通過發展必要的技能集解決基因組學中的現實問題。本書從基本概念的介紹開始，強調了深度學習在基因組學處理大數據方面的力量。首先，您將了解傳統的基因組學分析，然后過渡到最先進的基于機器學習的基因組學應用，最后深入到基因組學的深度學習方法。這本書涵蓋了研究界普遍使用的所有重要的深度學習算法，并詳細介紹了它們是什么、如何工作以及它們在基因組學中的實際應用。這本書專門用了一整節的時間來操作深度學習模型，這將為研究人員和任何深度學習實踐者提供必要的動手教程，從基因組學大數據集構建、調整、解釋、部署、評估和監控深度學習模型。

深度學習是機器學習的一個子集，它基于人工神經網絡，利用大量數據進行代表性學習。機器學習是人工智能的一個子組成部分，它包括復雜的算法，使機器能夠模仿人類智能自動執行人類任務。深度學習和機器學習都有助于自動從數據中檢測有意義的模式，而無需顯式編程。機器學習和深度學習已經完全改變了我們現在的生活方式。我們如此依賴它們，以至于我們很難想象哪一天不以這樣或那樣的方式使用它們，無論是通過垃圾郵件過濾、產品推薦或語音識別。機器學習，特別是深度學習，已經被科學界采用在諸如生物學、基因組學、生物信息學和計算生物學等領域。下一代測序(NGS)等高通量技術(HTS)對基因組學做出了重大貢獻，以前所未有的規模以單堿基對分辨率研究復雜的生物現象，促進了大數據基因組學時代的到來。為了從這些大數據中獲得有意義的、新穎的生物學見解，目前大多數算法都是基于機器學習的，而最近的深度學習方法比最先進的基于規則的算法在基因組學相關的特定任務中提供更高水平的準確性。鑒于機器學習和深度學習在基因組學中的感知和應用的增長趨勢，研究專業人員、科學家和管理人員需要對這個令人興奮的領域有很好的了解，以使他們擁有必要的工具、技術和通用指南，以幫助他們選擇機器學習和深度學習方法，以處理基因組學數據，并加快生命科學和生物技術相關行業的數據驅動決策。 這本書旨在為基因組應用實際介紹機器學習和深度學習，可以將基因組數據轉化為新穎的生物學見解。它提供了理論基礎和實踐部分，讓您了解如何在生命科學和生物技術行業的現實應用中利用機器學習和深度學習。這本書涵蓋了目前在其他教科書中沒有的一系列主題。本書還包括將機器學習和深度學習應用到現實場景時的挑戰、陷阱和最佳實踐。本書的每一章都有用Python編寫的代碼，使用行業標準的機器學習和深度學習庫以及像Keras這樣的框架，讀者可以在他們的工作環境中再現這些代碼。本書旨在滿足學術界和工業界的研究人員、生物信息學家和數據科學家的需求，他們希望在基因組應用中利用機器學習和深度學習技術，從大數據集中提取見解。已經在生命科學和生物技術領域立足的管理者和領導者不僅會發現這本書很有用，而且還可以采用這些方法來識別模式，提出預測，從而為各自公司的數據驅動決策做出貢獻。

這本書分為三個不同的部分。第一部分介紹了基因組數據分析和機器學習的基本原理。在這一部分，我們將介紹基因組數據分析的基本概念，并討論什么是機器學習，為什么它對基因組學很重要，以及機器學習將給生命科學和生物技術行業帶來什么價值。第二部分將把讀者從機器學習過渡到深度學習，并向他們介紹深度學習的基本概念和各種深度學習算法，使用現實世界的例子將原始基因組數據轉化為生物學見解。最后一部分將描述如何使用開源工具操作深度學習模型，為最終用戶提供預測。在本部分中，您將學習如何使用Python和行業標準庫構建和調優最先進的機器學習模型，從大量多模態基因組數據集中獲得生物學見解，以及如何在AWS和Azure等多個云平臺上部署這些模型。最后一部分的最后一章完全致力于基因組學深度學習方法目前面臨的挑戰和潛在的陷阱，以及如何使用最佳實踐避免它們。

本SpringerBrief介紹了機器學習的基本原理，以及如何部署各種深度學習工具和技術來應對和解決網絡安全行業面臨的某些挑戰。通過實施創新的深度學習解決方案，網絡安全研究人員、學生和從業者可以分析模式，學習如何防止網絡攻擊，并對不斷變化的惡意軟件行為做出響應。本簡介中介紹的知識和工具還可以幫助網絡安全團隊在預防威脅和實時響應主動攻擊方面更加主動。它可以減少花在日常任務上的時間，使組織能夠更有策略地使用資源。簡而言之，本簡報中提供的知識和技術可以幫助使網絡安全更簡單、更積極、更便宜、更有效

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-15893-3

本書通過有監督、無監督和高級學習技術提供了對機器學習算法的概念理解。本書包括四個部分:基礎、監督學習、非監督學習和高級學習。第一部分提供了基礎材料、背景和簡單的機器學習算法，為學習機器學習算法做準備。第二部分和第三部分提供了對監督學習算法和作為核心部分的無監督學習算法的理解。最后一部分提供了先進的機器學習算法:集成學習、半監督學習、時序學習和強化學習。

提供兩種學習算法的全面覆蓋: 監督和無監督學習; 概述用于解決分類、回歸和聚類的計算范例; 具有構建新一代機器學習的基本技術。

這本書是關于機器學習的概念，理論和算法。在第一部分中，我們通過探索學習理論、評估方案和簡單的機器學習算法，提供了關于機器學習的基本知識。在第二和第三部分中，我們將監督學習算法描述為分類和回歸任務的方法，而無監督學習算法描述為聚類任務的方法。在第四部分，我們討論了特殊類型的學習算法，并將監督算法和非監督算法的混合作為進一步的研究。讀者需要線性代數和向量微積分的基本知識來理解機器學習算法，其中輸入數據總是以數字向量的形式給出。

本書介紹了在并行和分布式計算平臺上擴展機器學習和數據挖掘方法的代表性方法的集成集合。對并行學習算法的需求是高度特定于任務的:在某些情況下，并行學習算法是由龐大的數據集驅動的，而在另一些情況下，并行學習算法是由模型復雜性或實時性能需求驅動的。為大規模機器學習選擇適合于任務的算法和平臺，需要了解可用選項的好處、權衡和約束。本書提供的解決方案涵蓋了一系列的并行化平臺，從FPGAs和gpu到多核系統和商品集群，并發編程框架包括CUDA、MPI、MapReduce和DryadLINQ，以及學習設置(監督、非監督、半監督和在線學習)。廣泛的并行化的推進樹，支持向量機，譜聚類，信念傳播和其他流行的學習算法，并深入到幾個應用，這本書適合研究人員，學生，和從業者。