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應用離散結構設計用于大學課程離散數學跨越兩個學期。它最初的設計是為了給計算機科學專業的學生介紹在計算機科學中有用的數學主題。它也可以為數學專業的學生提供同樣的目的，提供了對許多基本主題的第一次接觸。

應用離散結構，是一個兩個學期的本科文本在離散數學，側重于結構性質的數學對象。這些包括矩陣、函數、圖、樹、格和代數結構。所討論的代數結構是單體、群、環、場和向量空間。網站://discretemath.org應用離散結構已經被美國數學研究所批準作為其開放教科書計劃的一部分。更多關于開放教科書的信息，請訪問//www.aimath.org/textbooks/。這個版本使用Mathbook XML ()創建。Al Doerr是馬薩諸塞大學洛厄爾分校數學科學榮譽教授。他的興趣包括抽象代數和離散數學。Ken levasserur是馬薩諸塞大學洛厄爾分校數學科學教授。他的興趣包括離散數學和抽象代數，以及它們在計算機代數系統中的實現。

統計學是關于可觀測現象的數學建模，使用隨機模型，以及分析數據:估計模型的參數和檢驗假設。在這些注釋中，我們研究了各種評估和測試程序。我們考慮它們的理論性質，并研究各種最優化的概念。

強化學習技術是人工智能從感知智能向決策智能發展的關鍵技術之一；是基于控制論、心理學、生理學、認知科學、電腦科學等多學科交叉的新興機器學習技術。

本書是學習和研究強化學習技術的重要參考書籍，作者是日本人工智能領域知名學者、東京大學杉山將教授。

全書將統計學習和強化學習結合，從模型無關策略迭代、模型無關策略搜索、模型相關強化學習三個技術路線角度，對強化學習函數估計中的基函數設計、樣本重用以及策略搜索、模型估計等做了深入淺出的介紹。本書適合于從事人工智能和機器學習研究和應用的專家學者、技術人員、研究生閱讀。

本書特色：

從現代機器學習的角度介紹了統計強化學習的基本概念和實用算法，為該領域提供了最新介紹。

涵蓋了各種類型的強化學習方法，包括基于模型和無模型的方法、策略迭代和策略搜索方法。

涵蓋了最近在數據挖掘和機器學習領域引入的方法，以便在強化學習和數據挖掘/機器學習研究人員之間提供系統橋梁。

呈現了最新的結果，包括強化學習的維數降低和風險敏感強化學習；介紹了許多示例來幫助讀者理解強化學習技術的直觀性和實用性。

如果您不熟悉基礎知識，則機器學習可能是一個困難的主題。借助本書，您將獲得統計編程語言R在機器學習中使用的入門原則的堅實基礎。您將從回歸等基礎知識開始，然后進入神經網絡等更高級的主題，最后深入研究像Caret這樣的軟件包在R世界中機器學習的前沿。

通過熟悉諸如理解回歸模型和分類模型之間的差異之類的主題，您將能夠解決一系列機器學習問題。知道何時使用特定模型可能意味著高精度模型與完全無用的模型之間的區別。本書提供了大量示例來構建機器學習的實用知識。

了解機器學習算法的主要部分： 認識到如何使用機器學習以簡單的方式解決問題 找出何時使用某些機器學習算法與其他算法 了解如何使用最先進的軟件包實施算法

“語言標注是自然語言處理的關鍵環節，但是它很少在計算語言學課程中被提及。這是第一本手把手講解標注的書籍，從規范和設計到使用機器學習算法面面俱到。它必然成為本科和研究生的計算語言學課程的范本。” ——Nancy Ide Vassar學院的計算機科學教授

是時候創建屬于你自己的用于機器學習的自然語言訓練語料庫了。無論你使用英語、漢語或者其他任何一種自然語言，本書都可以手把手地指導你一種經驗證的標注開發周期——把元語添加到你的訓練語料庫中來幫助機器學習算法更有效工作的過程。你無需任何編程或者語言學方面的經驗就可以上手。

通過每一步中的詳細示例，你將學到“標注開發過程”是如何幫助你建模、標注、訓練、測試、評估和修正你的訓練語料庫。你也將了解到一個實際標注項目的完整演示。

在收集你的數據集（語料庫）之前定義一個清晰的標注目標 學習用于分析你的語料庫中語言內容的工具 搭建用于你的標注項目的模型和規范 檢查從基本的XML到語言標記框架這樣一些不同的標注格式 創建適合于訓練和測試機器學習算法的黃金標準語料庫

選擇用來處理你的標注數據的機器學習算法 評估測試結果并修正你的標注任務 學習如何使用用于標注文本和調整標注的輕量級軟件

James Pustejovsky是Brandeis大學的教授，他在該大學的計算機科學系講解和研究人工智能及計算語言學。

Amber Stubbs剛剛獲得了Brandeis大學標注方法論的博士學位。她現在是SUNY Albany大學的博士后。

本書解釋了數據科學中至關重要的統計學概念，介紹如何將各種統計方法應用于數據科學。作者以易于理解、瀏覽和參考的方式，引出統計學中與數據科學相關的關鍵概念；解釋各統計學概念在數據科學中的重要性及有用程度，并給出原因。

統計方法是數據科學的關鍵部分，但很少有數據科學家有任何正式的統計培訓。關于基本統計的課程和書籍很少從數據科學的角度涵蓋這個主題。這本實用指南解釋了如何將各種統計方法應用到數據科學中，告訴你如何避免它們被誤用，并就什么是重要的、什么是不重要的給出建議。

許多數據科學資源包含了統計方法，但缺乏更深層次的統計視角。如果您熟悉R編程語言，并且對統計學有一定的了解，那么本文的快速引用將以一種可訪問、可讀的格式填補空白。

通過這本書，你會學到:

• 為什么探索性數據分析是數據科學的一個關鍵的初步步驟
• 隨機抽樣如何在大數據的情況下減少偏差并產生更高質量的數據集
• 實驗設計的原則如何為問題提供明確的答案
• 如何使用回歸估計結果和檢測異常
• 用于預測記錄所屬類別的關鍵分類技術
• 從數據中“學習”的統計機器學習方法
• 從無標記數據中提取意義的無監督學習方法

//www.oreilly.com/library/view/practical-statistics-for/9781491952955/

這本書的第五版繼續講述如何運用概率論來深入了解真實日常的統計問題。這本書是為工程、計算機科學、數學、統計和自然科學的學生編寫的統計學、概率論和統計的入門課程。因此，它假定有基本的微積分知識。

第一章介紹了統計學的簡要介紹，介紹了它的兩個分支:描述統計學和推理統計學，以及這門學科的簡短歷史和一些人，他們的早期工作為今天的工作提供了基礎。

第二章將討論描述性統計的主題。本章展示了描述數據集的圖表和表格，以及用于總結數據集某些關鍵屬性的數量。

為了能夠從數據中得出結論，有必要了解數據的來源。例如，人們常常假定這些數據是來自某個總體的“隨機樣本”。為了確切地理解這意味著什么，以及它的結果對于將樣本數據的性質與整個總體的性質聯系起來有什么意義，有必要對概率有一些了解，這就是第三章的主題。本章介紹了概率實驗的思想，解釋了事件概率的概念，并給出了概率的公理。

我們在第四章繼續研究概率，它處理隨機變量和期望的重要概念，在第五章，考慮一些在應用中經常發生的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊松、超幾何、正規、均勻、伽瑪、卡方、t和F等隨機變量。

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。

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。