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隨著圖數據庫的快速崛起，各大組織現在開始實施先進的分析和機器學習解決方案，以幫助推動業務成果。本實用指南向數據科學家、數據工程師、架構師和業務分析師展示如何使用TigerGraph入門圖數據庫，這是目前可用的領先圖數據庫模型之一。 您將探索從連接數據中獲取價值的三個階段方法：連接、分析和學習。Victor Lee、Phuc Kien Nguyen 和 Alexander Thomas 提供了涵蓋多個現代業務需求的真實用例。通過深入TigerGraph Cloud的實踐練習，您將迅速熟練于為您的組織設計和管理先進的分析和機器學習解決方案。

使用圖思維來連接、分析并從數據中學習，以進行高級分析和機器學習 了解圖分析和機器學習如何提供關鍵的業務見解和成果 使用五個核心類別的圖算法來推動高級分析和機器學習 提供核心業務實體的實時360度視圖，包括客戶、產品、服務、供應商和公民 通過機器學習和先進的分析從連接數據中發現見解。

現在是學習集成方法的最佳時機。本書介紹的模型主要分為三類。 //www.manning.com/books/ensemble-methods-for-machine-learning

基礎集成方法——每個人都聽說過的經典方法，包括歷史集成技術，如bagging、隨機森林和AdaBoost * 最先進的集成方法——現代集成時代經過試驗和測試的強大工具，它們構成了許多現實世界中生產中的預測、推薦和搜索系統的核心 * 新興的集成方法-最新的方法的研究代工廠處理新的需求和新興的優先級，如可解釋性

每一章將介紹一種不同的集成技術，使用三管齊下的方法。首先，你將通過逐步可視化學習實際是如何進行的，了解每種集成方法背后的直覺。其次，你將自己實現每個集成方法的基本版本，以完全理解算法的具體細節。第三，你將學習如何實際應用強大的集成庫和工具。 大多數章節都有自己的案例研究，這些案例來自手寫數字預測、推薦系統、情感分析、需求預測等應用。這些案例研究在適當的情況下解決了幾個現實世界的問題，包括預處理和特征工程，超參數選擇，高效的訓練技術和有效的模型評估。 本書分為三部分，共九章。第1部分是集成方法的簡單介紹，第2部分介紹并解釋了幾個基本的集成方法，第3部分涵蓋了高級主題。 第1部分，“集成的基礎”，介紹集成方法以及為什么你應該關注它們。這一部分還包含本書其余部分將介紹的集成方法的路線圖。 ?第1章討論了集成方法和基本的集成術語。它還引入了適應性與復雜性的權衡(或者更正式的叫法是偏差-方差權衡)。你將在本章中構建第一個集成。 第2部分，“基本集成方法”，介紹了幾個重要的集成方法族，其中許多被認為是“基本的”，在現實世界的應用中廣泛使用。在每一章中，你都將學習如何從零開始實現不同的集成方法，它們的工作原理，以及如何將它們應用于實際問題。

?第2章開始我們的旅程，平行集成方法，特別是平行同質集成。集成方法包括bagging、隨機森林、粘貼、隨機子空間、隨機補丁和額外的樹。 ?第3章繼續介紹更多并行集成，但本章的重點是并行異構集成。介紹的集成方法包括通過多數投票組合基礎模型、通過加權組合、使用Dempster-Shafer進行預測融合以及通過堆疊進行元學習。 ?第4章介紹了另一類集成方法——順序自適應集成——特別是將許多弱模型提升為一個強大模型的基本概念。介紹的集成方法包括Ada- Boost和LogitBoost。 ?第5章建立在boosting的基本概念之上，并涵蓋了另一種基本的序列集成方法，梯度boosting，它將梯度下降與boosting相結合。本章將討論如何使用scikit-learn和LightGBM訓練梯度增強集成。 ?第6章繼續探索牛頓boosting的序列集成方法，牛頓boosting是梯度boosting的有效擴展，結合了牛頓下降和boosting。本章將討論如何使用XGBoost訓練Newton boosting集合。 第3部分“實際應用中的集成:使集成方法適用于數據”向您展示了如何將集成方法應用于許多場景，包括具有連續和計數型標簽的數據集以及具有分類特征的數據集。你還將學習如何解釋集合以及它們的預測: ?第7章展示了我們如何為不同類型的回歸問題和廣義線性模型訓練集成，其中訓練標簽是連續的或計數的。本章涵蓋了線性回歸、泊松回歸、伽馬回歸和Tweedie回歸的并行和順序集成。 ?第8章確定了使用非數值特征學習的挑戰，特別是分類特征，以及將幫助我們為此類數據訓練有效集成的編碼方案。本章還討論了兩個重要的實際問題:數據泄漏和預測偏移。最后，我們將看到如何使用ordered boosting和CatBoost克服這些問題。 ?第9章從集成方法的角度涵蓋了新興的非常重要的主題可解釋人工智能。本章將介紹可解釋性的概念以及它的重要性。還討論了幾種常見的黑盒可解釋性方法，包括排列特征重要性、部分依賴圖、代理方法、局部可解釋的模型無關解釋、Shapley值和Shapley加性解釋。介紹了玻璃盒集成方法、可解釋增強機和InterpretML包。 ?結語以其他主題結束我們的旅程，以供進一步探索和閱讀。

《工程師實驗》一書教讀者如何使用實驗方法改進工程系統。實驗是在真實的生產系統上運行的，所以它們需要高效且謹慎地完成。這本書告訴你如何去做。工程師實驗:從A/B測試到貝葉斯優化是一個用于評估新特征和微調參數的技術工具箱。您將從深入研究A /B測試等方法開始，然后過渡到用于衡量金融和社交媒體等行業性能的先進技術。學習如何評估您對系統所做的更改，并確保您的測試不會影響收入或其他業務指標。完成后，你將能夠在生產環境中無縫部署實驗，同時避免常見的陷阱。 《工程師實驗》大致分為三部分:引言(第1章)、實驗方法(第2-6章)和適用于所有方法的信息(第7章和第8章)。 第1章鼓勵實驗，描述它如何與其他工程實踐相結合，并介紹業務指標。 第2章解釋A/B測試和實驗的基本原理。 第3章展示了如何使用多臂匪徒加速A/B測試。 第4章主要討論數值參數系統，并介紹了響應面的思想。 第5章使用了一個多臂賭博機來優化那些需要頻繁測量指標的特殊情況下的參數。 第6章將響應面和多臂土匪的概念結合到一種稱為貝葉斯優化的方法中。 第7章將更深入地討論業務指標。 第8章警告讀者在實驗中常見的陷阱，并討論緩解措施。

這本教科書提供了一個指導教程，回顧理論基礎，同時通過用于構建計算框架的實際例子，應用于各種現實生活中的模型。

《計算優化:實踐中的成功》將帶領讀者了解整個過程。他們將從擬合數據的簡單微積分示例和最優控制方法的基礎知識開始，最后構建一個用于運行PDE約束優化的多組件框架。這個框架將逐步組裝;讀者可以將此過程應用到與其當前項目或研究需求相匹配的復雜級別。 通過實例與理論的結合，討論兩者之間的適當“溝通”，讀者將了解建造“大房子”的過程。此外，他們可以使用書中示范的框架作為他們的研究或課程問題的模板——他們將知道如何更改單個“磚”或在其上添加額外的“地板”。

本書是為學生、教師和研究人員編寫的。 特性

主要的優化框架通過課程練習構建，并以MATLAB?為中心 所有其他用于實現各種模型的優化問題求解計算的腳本都只使用開源軟件，例如FreeFEM 所有計算步驟都是平臺無關的;讀者可以自由使用Windows、macOS或Linux系統 所有說明構建優化框架的每個步驟的腳本都將提供給在線讀者 每一章都包含基于文本中提供的示例和相關腳本的問題。讀者將不需要從頭開始創建腳本，而是需要修改作為本書補充提供的代碼

對于數學、計算機科學、工程專業的研究生，以及所有出于教育或研究目的在不同層次探索優化技術的人來說，這本書是有價值的。它將使學術和行業相關研究的許多專業人員受益:教授、研究人員、博士后研究員和研發部門的人員。

//www.routledge.com/Computational-Optimization/Bukshtynov/p/book/9781032229478

**目錄內容： **

Chapter 1. Introduction to Optimization Chapter 2. Minimization Approaches for Functions of One Variable Chapter 3. Generalized Optimization Framework Chapter 4. Exploring Optimization Algorithms Chapter 5. Line Search Algorithms Chapter 6. Choosing Optimal Step Size Chapter 7. Trust Region and Derivative-Free Methods Chapter 8. Large-Scale and Constrained Optimization Chapter 9. ODE-based Optimization Chapter 10. Implementing Regularization Techniques Chapter 11. Moving to PDE-based Optimization Chapter 12. Sharing Multiple Software Environments

本書冊來自Bernd Heidergott 和Felisa J. Vazquez-Abad 撰寫的優化與學習的隨機梯度技術，涵蓋隨機優化與學習理論和梯度估計技術。值得關注

隨機優化與學習理論

本章對確定性優化的顯著結果進行了總結，特別是著重于數值方法。對于基本的定義和結果，我們參考標準教科書。對于基本結果的簡要回顧，請參閱附錄

梯度估計

附錄

這本書是為那些對解決優化問題感興趣的人準備的。由于優化在科學、工程、經濟學和工業領域的廣泛(和不斷增長的)應用，對于學生和實踐者來說，發展對優化算法的理解是至關重要的。了解這些算法的能力和局限性有助于更好地理解它們對各種應用的影響，并為改進和擴展優化算法和軟件的未來研究指明了方向。在這本書中，我們的目標是對解決連續優化問題的最強大、最先進的技術進行全面描述。通過展示每個算法的激勵思想，我們試圖激發讀者的直覺，使技術細節更容易遵循。

優化是決策科學和物理系統分析中的一個重要工具。為了使用這個工具，我們必須首先確定一些目標，一個對所研究系統性能的定量度量。這個目標可以是利潤、時間、勢能，或者任何可以用單個數字表示的量或量的組合。目標取決于系統的某些特征，稱為變量或未知數。我們的目標是找到優化目標的變量值。在某些方面，變量通常是受限制的。例如，分子中的電子密度和貸款利率等物理量不能是負的。

//link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-40065-5

本書提供了分布式優化、博弈和學習的基本理論。它包括那些直接從事優化工作的人，以及許多其他問題，如時變拓撲、通信延遲、等式或不等式約束，以及隨機投影。本書適用于在動態經濟調度、需求響應管理和智能電網插電式混合動力汽車路由等領域使用分布式優化、博弈和學習理論的研究人員和工程師。

無線技術和計算能力的進步使得理論、模型和工具的發展成為必要，以應對網絡上大規模控制和優化問題帶來的新挑戰。經典的優化方法是在所有問題數據都可用于集中式服務器的前提下工作的。然而，這一前提不適用于由電力系統、傳感器網絡、智能建筑和智能制造等應用驅動的分布式環境中的大型網絡系統。在這樣的環境中，每個節點(agent)根據自己的數據(信息)以及通過底層通信網絡從相鄰的agent接收到的信息進行本地計算，從而分布式地解決大規模控制和優化問題。最終，集中式優化方法必然會走向衰落，從而產生一種新的分布式優化類型，它考慮了多個agent之間的有效協調，即所有agent共同協作，使一個局部目標函數之和的全局函數最小化。

本書研究了近年來分布式優化問題中的幾個標準熱點問題，如無約束優化、有約束優化、分布式博弈和分布式/分散學習等。為了強調分布式優化在這些主題中的作用，我們將重點放在一個簡單的原始(次)梯度方法上，但我們也提供了網絡中其他分布式優化方法的概述。介紹了分布式優化框架在電力系統控制中的應用。這本書自然主要包括三個部分。第一部分討論了分布式優化算法理論，共分為四章:(1)多智能體時滯網絡中的協同分布式優化;(2)時變拓撲多智能體系統的約束一致性;(3)不等式約束和隨機投影下的分布式優化;(4)隨機矩陣有向圖上的加速分布優化。第二部分作為過渡，研究了分布式優化算法理論及其在智能電網動態經濟調度問題中的應用，包括兩章:(5)時變有向圖約束優化的線性收斂性;(6)時變有向圖上經濟調度的隨機梯度推動。第三部分對分布式優化、博弈和學習算法理論進行了分析和綜合，本部分所有算法都是針對智能電網系統內的特定案例場景設計的。本部分共分三章:(7)智能微電網能源交易博弈中的強化學習;(8)不完全信息約束博弈的強化學習;(9)基于擁塞博弈的插電式混合動力汽車路徑選擇強化學習。其中，給出了仿真結果和實際應用實例，以說明前面提出的優化算法、博弈算法和學習算法的有效性和實用性。

使用高級架構開發和優化深度學習模型。這本書教你錯綜復雜的細節和微妙的算法，是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，您將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，您將了解CNN中的基本操作，如卷積和池化，然后了解更高級的架構，如inception networks、resnets等等。當這本書討論理論主題時，你會發現如何有效地與Keras工作，其中有許多技巧和提示，包括如何用自定義回調類自定義Keras登錄，什么是迫切執行，以及如何在你的模型中使用它。最后，您將學習對象檢測是如何工作的，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO(只查看一次)算法的完整實現。在書的最后，你將實現各種各樣的模型在Keras和學習許多高級技巧，將把你的技能到下一個水平。

你將學到什么

• 看看卷積神經網絡和目標檢測是如何工作的
• 在磁盤上的權值和模型
• 暫停訓練，在稍后的階段重新開始
• 在代碼中使用硬件加速
• 使用數據集TensorFlow抽象和使用預先訓練的模型和遷移學習
• 刪除和添加層到預先訓練的網絡，使其適應您的特定項目
• 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用到新的數據集

這本書是給誰的

• 擁有中級到高級Python和機器學習技能的科學家和研究人員。此外，還需要Keras和TensorFlow的中級知識。

這本書在對算法工作原理的高層次理解和對優化模型的具體細節的了解之間找到一個平衡點。這本書將給你的信心和技能時，開發所有主要的機器學習模型。在這本Pro機器學習算法中，您將首先在Excel中開發算法，以便在用Python/R實現模型之前，實際了解可以在模型中調優的所有細節。

你將涵蓋所有主要的算法:監督和非監督學習，其中包括線性/邏輯回歸;k - means聚類;主成分分析;推薦系統;決策樹;隨機森林;“GBM”;和神經網絡。您還將通過CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度學習。你不僅要學習算法，還要學習特征工程的概念來最大化模型的性能。您將看到該理論與案例研究，如情緒分類，欺詐檢測，推薦系統，和圖像識別，以便您得到最佳的理論和實踐為工業中使用的絕大多數機器學習算法。在學習算法的同時，您還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。

你會學到什么？

• 深入了解所有主要的機器學習和深度學習算法
• 充分理解在構建模型時要避免的陷阱
• 在云中實現機器學習算法
• 通過對每種算法的案例研究，采用動手實踐的方法
• 學習集成學習的技巧，建立更精確的模型
• 了解R/Python編程的基礎知識和Keras深度學習框架

這本書是給誰看的

希望轉換到數據科學角色的業務分析師/ IT專業人員。想要鞏固機器學習知識的數據科學家。

簡介：

利用先進的架構開發和優化深度學習模型。這本書教你復雜的細節和微妙的算法是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，你將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，將了解CNN中的基本操作，如卷積和池，然后了解更高級的體系結構，如先啟網絡、resnets等。在本書討論理論主題的同時，您將通過許多技巧和技巧發現如何有效地使用Keras，包括如何使用自定義回調類自定義登錄Keras、什么是即時執行以及如何在模型中使用它。最后，您將研究對象檢測如何工作，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO算法的完整實現。在這本書的最后，你將在Keras中實現各種各樣的模型，并學習到許多將你的技能帶到下一個層次的高級技巧。

這本書將會讓我們學到：

• 了解卷積神經網絡和對象檢測的工作原理
• 將重量和模型保存在磁盤上
• 暫停訓練，稍后再重新開始
• 在代碼中使用硬件加速(gpu)
• 使用數據集TensorFlow抽象并使用預訓練模型和傳輸學習
• 刪除和添加層到預先訓練的網絡，以適應您的具體項目
• 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用于新數據集

作者：

Umberto Michelucci，TOELT llc的創始人，該公司專注于人工智能科學研究。同樣是數值模擬、統計學、數據科學和機器學習方面的專家。多年來，他不斷拓展研究生課程和研究項目的專業知識。除了在喬治華盛頓大學(美國)和奧格斯堡大學(DE)有幾年的研究經驗，他還有15年的數據庫、數據科學和機器學習的實踐經驗。他目前在Helsana Versicherung AG公司負責深度學習、新技術和研究。