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機器學習技術為提取信息和數據之間的潛在關系以及通過處理現有信息來訓練模型來預測未來事件提供了具有成本效益的替代方法。《高效學習機器》探討了機器學習的主要主題，包括知識發現、分類、遺傳算法、神經網絡、核心方法和生物啟發技術。

Mariette Awad和Rahul Khanna的綜合方法將理論闡述、設計原則和高效機器學習的實際應用結合在一起。他們的經驗重點，表達在他們的樣本算法的密切分析貫穿全書，旨在裝備工程師，工程學生和系統設計師設計和創建新的和更有效的機器學習系統。高效學習機器的讀者將學習如何識別和分析機器學習技術可以為他們解決的問題，如何實現和部署樣本問題的標準解決方案，以及如何設計新的系統和解決方案。

計算性能、存儲、記憶、非結構化信息檢索和云計算方面的進步，與新一代機器學習范式和大數據分析共同發展，作者在其傳統前身的概念背景下提出了這些概念。Awad和Khanna探索了深度神經網絡、分層時間記憶和皮質算法的深度學習技術的當前發展。

《自然》建議使用復雜的學習技術，使用簡單的規則來產生具有適應性、進化和分布式特性的高度智能和有組織的行為。作者研究了最流行的生物啟發算法，以及一個分布式數據中心管理的示例應用程序。他們還討論了用于解決多目標優化問題的機器學習技術，在這個問題中，現實世界系統中的解決方案是受約束的，并根據它們對多個目標的總體表現進行評估。關于支持向量機及其擴展的兩章重點介紹了機器學習核心的分類和回歸技術的最新改進。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4302-5990-9#toc

一個關于機器學習中常用損失函數的小教程或介紹，包括交叉損失、L1損失、L2損失和hinge損失。實用的細節包括PyTorch。

許多統計和機器學習的方法正在被定義。這些方法用于從系統的感知數據創建模型，幫助科學家生成或改進當前的模型。機器學習在科學領域得到了廣泛的研究，特別是在生物信息學、經濟學、社會科學、生態學和氣候科學等領域，但從數據中學習需要在復雜的情況下進行更多的研究。要為機器學習算法提供有意義的知識，就必須采用能夠捕獲結構和過程屬性的高級知識表示方法。它對理解困難的科學問題有重大影響。

這本《知識表示和機器學習的預測和分析》展示了各種知識表示和機器學習方法和體系結構，將在研究領域活躍。這些方法被回顧與現實生活的例子，從廣泛的研究主題。本書的網站提供了許多在機器學習知識表示中實現的技術和算法的理解。

特點:

檢查所需知識表示的表示充分性 掌握知識表示的推理充分性，以便從原始信息中產生新的知識 運用自動方法獲取新知識，提高推理和獲取效率 使用最新的技術，涵蓋知識表示和機器學習方面的主要挑戰、關注和突破 描述知識表示的思想和相關技術，以及它們的應用，以幫助人類變得更好、更智能 這本書作為研究人員和實踐者誰是在信息技術和計算機科學領域的知識表示和機器學習的基本和先進的概念的研究人員和實踐者的參考書。如今，開發自適應的、文件的、可擴展的和可靠的應用，以及為日常問題設計解決方案已經變得非常重要。這本書將有助于行業人士，也將幫助初學者和高級用戶學習最新的東西，其中包括基本和先進的概念。

機器學習(ML)已經成為我們日常生活中的一個常見元素，也是許多科學和工程領域的標準工具。為了優化ML的使用，理解其基本原理是必要的。

這本書接近ML作為科學原理的計算實現。這一原則包括不斷調整給定數據生成現象的模型，將其預測所產生的某種形式的損失最小化。

本書訓練讀者在數據、模型和損失方面分解各種ML應用程序和方法，從而幫助他們從大量現成的ML方法中選擇。

本書的ML的三部分方法提供了廣泛的概念和技術的統一覆蓋。作為一個恰當的例子，正則化技術、隱私保護技術以及可解釋性技術等同于模型、數據和ML方法丟失的特定設計選擇。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-8193-6#toc

本書致力于魯棒優化——一種處理不確定數據優化問題的特定的和相對新穎的方法。

? 數據不確定性的現象是什么，為什么它值得專門處理，

? 如何在魯棒優化中處理這一現象，以及如何將這種處理方法與處理數據不確定性的傳統方法進行比較。

本書的主體部分分為四個部分:

第一部分是 魯棒線性規劃的基本理論，它從一個不確定線性規劃問題及其魯棒/廣義魯棒問題的概念的詳細討論開始。

第二部分可以看作是第一部分的“二次曲線版本”，將non-adjustable魯棒優化的主要概念推廣到二次曲線形式的不確定凸規劃問題，重點是不確定二次曲線和半定規劃問題。

第三部分致力于魯棒多階段決策，特別是魯棒動態規劃。

第四部分提出了三個實際的例子，充分詳細地提出了RO方法的應用。

題目

A Survey on Large-scale Machine ：大規模機器學習綜述

關鍵詞

機器學習，綜述調查

摘要

機器學習可以提供對數據的深刻見解，從而使機器能夠做出高質量的預測，并已廣泛用于諸如文本挖掘，視覺分類和推薦系統之類的實際應用中。 但是，大多數復雜的機器學習方法在處理大規模數據時會耗費大量時間。 這個問題需要大規模機器學習（LML），其目的是從具有可比性能的大數據中學習模式。 在本文中，我們對現有的LML方法進行了系統的調查，為該領域的未來發展提供了藍圖。 我們首先根據提高可伸縮性的方式來劃分這些LML方法：1）簡化計算復雜度的模型，2）優化計算效率的近似值，以及3）提高計算的并行性。 然后，根據目標場景對每種方法進行分類，并根據內在策略介紹代表性方法。最后，我們分析其局限性并討論潛在的方向以及未來有望解決的開放問題。

簡介

機器學習使機器能夠從數據中學習模式，從而無需手動發現和編碼模式。 盡管如此，相對于訓練實例或模型參數的數量，許多有效的機器學習方法都面臨二次時間復雜性[70]。 近年來，隨著數據規模的迅速增長[207]，這些機器學習方法變得不堪重負，難以為現實應用服務。 為了開發大數據的金礦，因此提出了大規模機器學習（LML）。 它旨在解決可用計算資源上的常規機器學習任務，特別著重于處理大規模數據。 LML可以以幾乎線性（甚至更低）的時間復雜度處理任務，同時獲得可比的精度。 因此，它已成為可操作的見解的大數據分析的核心。 例如，Waymo和Tesla Autopilot等自動駕駛汽車在計算機視覺中應用了卷積網絡，以實時圖像感知周圍環境[115]； 諸如Netflix和Amazon之類的在線媒體和電子商務站點從用戶歷史到產品推薦都建立了有效的協作過濾模型[18]。總而言之，LML在我們的日常生活中一直扮演著至關重要的和不可或缺的角色。

鑒于對從大數據中學習的需求不斷增長，對此領域的系統調查變得非常科學和實用。 盡管在大數據分析領域已經發表了一些調查報告[12]，[33]，[54]，[193]，但它們在以下方面還不夠全面。 首先，它們大多數只專注于LML的一個觀點，而忽略了互補性。它限制了它們在該領域的價值，并無法促進未來的發展。例如，[12]專注于預測模型而沒有發現優化問題，[33]在忽略并行化的同時回顧了隨機優化算法，[193]僅關注了 大數據處理系統，并討論系統支持的機器學習方法。 其次，大多數調查要么失去對所審查方法的洞察力，要么忽視了最新的高質量文獻。 例如，[12]缺乏討論模型的計算復雜性的討論，[33]忽略了處理高維數據的優化算法，[120]將其研究限于Hadoop生態系統中的分布式數據分析。 從計算角度回顧了200多篇Paperson LML，并進行了更深入的分析，并討論了未來的研究方向。 我們為從業者提供查找表，以根據他們的需求和資源選擇預測模型，優化算法和處理系統。 此外，我們為研究人員提供了有關當前策略的見解，以更有效地開發下一代LML的指南。

我們將貢獻總結如下。 首先，我們根據三個計算角度對LML進行了全面概述。 具體來說，它包括：1）模型簡化，通過簡化預測模型來降低計算復雜性； 2）優化近似，通過設計更好的優化算法來提高計算效率； 3）計算并行性，通過調度多個計算設備來提高計算能力。其次，我們對現有的LML方法進行了深入的分析。 為此，我們根據目標場景將每個角度的方法劃分為更精細的類別。 我們分析了它們促進機器學習過程的動機和內在策略。 然后，我們介紹了具有代表性的成就的特征。此外，我們還回顧了混合方法，這些方法共同改善了協同效應的多個視角。 第三，我們從各個角度分析了LML方法的局限性，并根據其擴展提出了潛在的發展方向。 此外，我們討論了有關LML未來發展的一些相關問題。

本文的結構如下。 我們首先在第2節中介紹了機器學習的一般框架，然后對其有效性和效率進行了高層次的討論。在第3節中，我們全面回顧了最新的LML方法并深入了解了它們的好處和優勢。 局限性。 最后，在第5節結束本文之前，我們討論了解決第4節中的局限性和其他有希望的未解決問題的未來方向。

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。

本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

內容介紹：

計算機科學正在發展，以利用新的硬件，如GPU、TPUs、CPU和大型的集群。許多子領域，如機器學習和優化，已經調整了它們的算法來處理這樣的集群。

主題包括分布式和并行算法:優化、數值線性代數、機器學習、圖形分析、流形算法，以及其他在集群中難以擴展的問題。該類將重點分析程序，并使用Apache Spark和TensorFlow實現一些程序。

本課程將分為兩部分:首先，介紹并行算法的基礎知識和在單多核機器上的運行時分析。其次，我們將介紹在集群機器上運行的分布式算法。

由Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰寫的《機器學習數學基礎》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417頁pdf版本已經放出，作者表示撰寫這本書旨在激勵人們學習數學概念。這本書并不打算涵蓋前沿的機器學習技術，因為已經有很多書這樣做了。相反，作者的目標是通過該書提供閱讀其他書籍所需的數學基礎。這本書分為兩部分：數學基礎知識和使用數學基礎知識進行機器學習算法示例。值得初學者收藏和學習！

目錄

Part I: 數據基礎

• Introduction and Motivation
• Linear Algebra
• Analytic Geometry
• Matrix Decompositions
• Vector Calculus
• Probability and Distribution
• Continuous Optimization

Part II: 機器學習問題

• When Models Meet Data
• Linear Regression
• Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
• Density Estimation with Gaussian Mixture Models
• Classification with Support Vector Machines