亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

本書是英國劍橋大學卡文迪許實驗室的著名學者David J．C．MacKay博士總結多年教學經驗和科研成果，于2003年推出的一部力作。本書作者不僅透徹地論述了傳統信息論的內容和最新編碼算法，而且以高度的學科駕馭能力，匠心獨具地在一個統一框架下討論了貝葉斯數據建模、蒙特卡羅方法、聚類算法、神經網絡等屬于機器學習和推理領域的主題，從而很好地將諸多學科的技術內涵融會貫通。本書注重理論與實際的結合，內容組織科學嚴謹，反映了多門學科的內在聯系和發展趨勢。同時，本書還包含了豐富的例題和近400道習題(其中許多習題還配有詳細的解答)，便于教學或自學，適合作為信息科學與技術相關專業高年級本科生和研究生教材，對相關專業技術人員也不失為一本有益的參考書。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

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。

本課程從數據科學的角度介紹概率論與統計的基本概念。目的是熟悉在數據分析中廣泛使用的概率模型和統計方法。

//cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/DSGA1002_fall17/index.html

《R之書》是一本全面的入門指南，介紹了世界上最流行的統計分析編程語言R。即使你沒有編程經驗，只具備一些基本的數學基礎，你也會發現開始有效地使用R進行統計分析所需要的一切。

您將從基礎知識開始，比如如何處理數據和編寫簡單的程序，然后再轉向更高級的主題，比如生成數據的統計摘要以及執行統計測試和建模。您還將學習如何使用R的基本圖形工具和貢獻的包(如ggplot2和ggvis)創建令人印象深刻的數據可視化，以及使用rgl包創建交互式3D可視化。

幾十個動手練習(可下載的解決方案)帶你從理論到實踐，你學習:

• R語言編程的基礎，包括如何編寫數據幀、創建函數、使用變量、語句和循環
• 統計概念，如探索性數據分析，概率，假設檢驗，回歸建模，以及如何在R中執行它們
• 如何訪問R的數千個函數、庫和數據集
• 如何從數據中得出有效和有用的結論
• 如何創建發布質量圖形的結果

結合實際例子和練習的詳細解釋，這本書將為您提供一個堅實的統計和R的功能的深度理解。讓R這本書成為你進入日益增長的數據分析世界的大門。

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。

Python是一種多范式編程語言，已經成為數據科學家進行數據分析、可視化和機器學習的首選語言。有沒有想過如何成為有效處理數據分析問題的專家，解決這些問題，并從數據中提取所有可用信息?好了，別再找了，這就是你要的書!

通過這個全面的指南，您將探索數據，并以一種有意義的方式展示統計分析的結果和結論。您將能夠快速準確地執行實際操作的排序、縮減和后續分析，并充分理解數據分析方法如何支持業務決策。

您將首先了解Python中可用的數據分析工具，然后探索用于識別數據模式的統計模型。漸漸地，您將使用Python、panda和SciPy回顧統計推斷。在此之后，我們將集中于使用計算工具執行回歸，您將了解如何用算法的方式識別數據中的集群。最后，我們將深入探討使用貝葉斯方法量化因果關系的高級技術，您將發現如何使用Python的工具進行監督機器學習。

你會學到什么

• 將各種數據讀入、排序并映射到Python和panda中
• 識別模式，以便理解和研究數據
• 使用統計模型來發現數據中的模式
• 回顧使用Python、panda和SciPy的經典統計推斷
• 使用聚類檢測數據中的相似性和差異性
• 清理數據，使其有用
• 在Jupyter筆記本生產出版準備工作數據納入

貝葉斯數據分析第三版，這本經典的書被廣泛認為是關于貝葉斯方法的主要著作，用實用的方法來分析數據和解決研究問題。貝葉斯數據分析，第三版繼續采取一種實用的方法來分析使用最新的貝葉斯方法。作者——統計界權威——在介紹高級方法之前，先從數據分析的角度介紹基本概念。在整個文本中，大量的工作示例來自實際應用和研究，強調在實踐中使用貝葉斯推理。

第三版新增

• 非參數建模的四個新章節
• 覆蓋信息不足的先驗和邊界回避的先驗
• 關于交叉驗證和預測信息標準的最新討論
• 改進的收斂性監測和有效的樣本容量計算迭代模擬
• 介紹了哈密頓的蒙特卡羅、變分貝葉斯和期望傳播
• 新的和修改的軟件代碼

這本書有三種不同的用法。對于本科生，它介紹了從第一原則開始的貝葉斯推理。針對研究生，本文提出了有效的方法，目前貝葉斯建模和計算的統計和相關領域。對于研究人員來說，它提供了應用統計學中的各種貝葉斯方法。其他的資料，包括例子中使用的數據集，所選練習的解決方案，以及軟件說明，都可以在本書的網頁上找到。

貝葉斯數據分析課程

//avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/index.html

在Python中獲得操作、處理、清理和處理數據集的完整說明。本實用指南的第二版針對Python 3.6進行了更新，其中包含了大量的實際案例研究，向您展示了如何有效地解決廣泛的數據分析問題。在這個過程中，您將學習最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本書由Python panda項目的創建者Wes McKinney編寫，是對Python中的數據科學工具的實用的、現代的介紹。對于剛接觸Python的分析人員和剛接觸數據科學和科學計算的Python程序員來說，它是理想的。數據文件和相關材料可以在GitHub上找到。

• 使用IPython外殼和Jupyter筆記本進行探索性計算
• 學習NumPy (Numerical Python)中的基本和高級特性
• 開始使用pandas庫的數據分析工具
• 使用靈活的工具來加載、清理、轉換、合并和重塑數據
• 使用matplotlib創建信息可視化
• 應用panda groupby工具對數據集進行切片、切割和匯總
• 分析和處理有規律和不規則的時間序列數據
• 學習如何解決現實世界的數據分析問題與徹底的，詳細的例子

為了提取知識和做出預測，機器學習使用數學模型來擬合數據。這些模型將特征作為輸 入。特征就是原始數據某個方面的數值表示。在機器學習流程中，特征是數據和模型之間 的紐帶。特征工程是指從原始數據中提取特征并將其轉換為適合機器學習模型的格式。它 是機器學習流程中一個極其關鍵的環節，因為正確的特征可以減輕構建模型的難度，從而 使機器學習流程輸出更高質量的結果。機器學習從業者有一個共識，那就是建立機器學習 流程的絕大部分時間都耗費在特征工程和數據清洗上。然而，盡管特征工程非常重要，專 門討論這個話題的著作卻很少。究其原因，可能是正確的特征要視模型和數據的具體情況 而定，而模型和數據千差萬別，很難從各種項目中歸納出特征工程的實踐原則。

然而，特征工程并不只是針對具體項目的行為，它有一些基本原則，而且最好結合具體情 境進行解釋說明。在本書中，每一章都集中闡述一個數據問題：如何表示文本數據或圖像 數據，如何為自動生成的特征降低維度，何時以及如何對特征進行標準化，等等。你可以 將本書看作內容互有聯系的短篇小說集，而不是一部長篇小說。每一章都對大量現有特征 工程技術進行了簡單介紹，它們綜合在一起，闡明了特征工程的基本原則。

掌握一門學科不僅僅是要了解其中的定義以及能夠推導公式。僅知道它的工作機制和用途 是不夠的，你還必須理解它為什么這樣設計，它與其他技術有何聯系，以及每種方法的優 點和缺點。只有清楚地知道事情是如何完成的，對其中的基本原理有直觀的理解，并能將 知識融會貫通，才稱得上精通。盡管一本好書可以讓你初窺門徑，但只靠讀書不能登堂入 室，你必須動手實踐，將你的想法變成實際的應用，這是一個不斷迭代的過程。在每次迭 代中，我們都能將想法理解得更加透徹，并逐漸找到更巧妙、更有創造性的實現方法。本書的目的就是幫助你更好地實現想法。

• 第1章介 紹機器學習流程中的基本概念（數據、模型、特征等）。
• 第 2 章研究數值型數據的基礎特 征工程：過濾、分箱、縮放、對數變換和冪次變換，以及交互特征。
• 第 3 章開始介紹自然 文本的特征工程，并研究詞袋、n-gram 和短語檢測等技術。
• 第 4 章介紹 tf-idf（詞頻 - 逆 文檔頻率），并將其作為特征縮放的一個例子，說明特征縮放為什么會有效。
• 從第 5 章開 始，節奏開始加快，我們要討論高效的分類變量編碼技術，包括特征散列化和分箱計數。
• 第 6 章介紹主成分分析（PCA），此時我們已經深入到機器學習的腹地了。
• 第 7 章將 k-均 值聚類作為一種特征化技術，說明了模型堆疊這一重要概念。

第 8 章專門講解圖像處理， 圖像數據的特征提取要比文本數據困難得多。我們先介紹兩種手動提取特征的技術：SIFT 和 HOG，然后再介紹深度學習這種最新的圖像特征提取技術。

最后，第 9 章通過一個完 整的例子（為一個學術論文數據集創建推薦器）演示幾種技術的實際應用。