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OpenIntro Statistics涵蓋了統計的第一門課程，提供了應用統計的嚴格介紹，清晰，簡潔，可訪問。這本書是為本科水平而寫的，但它在高中和研究生課程中也很受歡迎。我們希望讀者能從本書中獲得三個觀點，除此之外，還能形成統計思維和方法的基礎。

• 統計學是一個具有廣泛實際應用的應用領域。
• 你不必成為數學大師，也能從真實有趣的數據中學習。
• 數據是混亂的，統計工具是不完美的。但是，當你了解這些工具的優點和缺點時，你就可以用它們來了解這個世界。

本書各章節內容如下:

1. 介紹數據。數據結構、變量和基本的數據收集技術。

2. 總結數據。數據摘要、圖形和隨機化。

3.概率。概率的基本原理。

4. 隨機變量的分布。正態分布和其他關鍵分布。

5. 推理的基礎。在估計總體比例的情況下，統計推斷的一般思想。

6. 分類數據的推理。使用正態分布和卡方分布推斷比例和表。

7. 對數值數據的推斷。使用t分布推斷一個或兩個樣本平均值，比較兩組的統計力量，也使用方差分析的許多平均值的比較。

8. 線性回歸概論。回歸一個預測變量的數值結果。本章的大部分內容可以在第1章之后進行介紹。

9. 多元和邏輯回歸。使用多種預測器對數值和分類數據進行回歸。

書籍主頁：//cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

《機器學習基礎》（Foundations of Machine Learning）是對機器學習的通用簡介，可作為研究者的參考書和學生的教科書來使用。該書覆蓋機器學習領域的基礎現代話題，同時提供討論和算法證明所需的理論基礎與概念工具。這本書還介紹了算法應用的多個關鍵方面。

這本書旨在呈現最新的理論工具和概念，同時提供準確的證明。該書寫作風格力求簡潔，同時討論了機器學習領域的一些關鍵復雜話題，以及多個開放性研究問題。一些經常與其他話題混合的話題以及沒有得到足夠關注的話題在本書中得到了單獨討論和重視，例如，這本書專門有一個章節講多類別分類、排序和回歸。

這本書覆蓋了機器學習領域的大量重要話題，但作者也省略了個別話題，如圖模型和流行的神經網絡，這是出于簡潔性的考慮，以及這些方法暫時缺少一些堅實的理論保證。

什么樣的讀者適合讀

這本書針對的讀者群體是機器學習、統計學及相關領域的學生和研究者。它可用作機器學習研究生和高年級本科生的教材，或者科研討論會的參考書。

本書前三四章主要講理論，為后續章節夯實理論基礎。其他章各自獨立，第 6 和 13 章除外，第六章介紹了和后面章節有關的一些概念，第 13 章和 第 12 章關聯度很高。每一章的最后都有一系列練習題（附完整答案）。

本書希望讀者熟悉線性代數、概率和算法分析。但是，為了進一步幫助到大家，這本書的擴展附錄中還包括：對線性代數的概述、凸優化簡介、概率論簡介、對書中算法分析和討論有用的一些集中不等式（Concentration inequality），以及信息論簡介。

第二版的小目標

Mehryar Mohri 等作者的目標是為多個主題和領域提供統一的內容框架，而不是其它書籍采用的專題展示。這些專題書籍只描述某個特殊的視角或主題，例如貝葉斯視角或核方法主題。這本書有比較強的理論基礎，證明與分析也會著重強調，因此它相比很多書籍都有較大的差別。

在第二版中，作者們更新了整本書。其主要改變體現在很多章節的寫作風格、新的圖表可視化、簡化的內容與推導過程、對現有章節的一些補充，特別是第 6 章與第 17 章等一些新的章節。此外，作者們新添了完整的章節「模型選擇」（第四章），這是非常重要的一個主題，但以前只簡要討論過。

對于第二版的最后，作者在附錄中添加了很多新內容，包括線性代數和概率論等數學基礎，也包括了信息論等機器學習基礎。另外，作者為新章節提供了很多練習題與解決方案，讀者也可以做做習題。

補充資料

這本書提供了很多材料，其中大多數都是紐約大學 Mehryar Mohri 的課程機器學習基礎（Foundations of Machine Learning）提供的。這門課已經開展了 14 年，這本書也是該課程的內容概述。Mehryar Mohri 表示，正因為該課程學生的一些好建議，第二版才能最終出版。

課程主頁：

該課程主頁上有額外的家庭作業、課件和項目等資料，配合書籍使用效果更佳。

這本書的第三版繼續演示如何應用概率論，以獲得洞察到真實的，日常統計問題和情況。這種方法最終導致了對統計程序和策略的直觀理解，最常用的是實踐工程師和科學家。這本書是為統計學或概率和統計的入門課程而寫的，為工程、計算機科學、數學、統計學和自然科學的學生而寫。因此，它假定你有初等微積分知識。

第一章簡要介紹統計學，介紹它的兩個分支，描述性統計和推理統計學，并簡要介紹該學科的歷史和一些人的早期工作為今天所做的工作奠定了基礎。描述性統計的主題將在第二章中討論。描述數據集的圖和表在本章中給出，以及用于總結數據集某些關鍵屬性的數量。要想從數據中得出結論，就必須了解數據的來源。例如，通常假設數據是來自某些總體的“隨機樣本”。為了準確理解這意味著什么，以及將樣本數據屬性與總體屬性相關聯的結果是什么，有必要對概率有一些了解，這是第三章的主題。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。我們的概率研究將在第四章繼續，這一章涉及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出現的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊松、超幾何、正態、均勻、伽馬、卡方、t和F等隨機變量。在第6章中，我們研究了樣本均值和樣本方差等抽樣統計量的概率分布。我們將展示如何使用一個著名的概率理論結果，即中心極限定理，來近似樣本均值的概率分布。此外，我們還介紹了關節基礎數據來自正態分布總體的重要特殊情況下的樣本均值和樣本方差的概率分布。第7章展示了如何使用數據來估計感興趣的參數。第8章介紹了統計假設檢驗的重要主題，它涉及到使用數據來檢驗特定假設的可信性。第9章討論回歸的重要課題。簡單線性回歸(包括回歸到均值、殘差分析和加權最小二乘等子主題)和多元線性回歸都被考慮在內。第10章是方差分析。考慮了單向和雙向(有或沒有交互的可能性)問題。第11章是關于擬合優度檢驗，它可以用來檢驗所提出的模型是否與數據一致。文中給出了經典的卡方擬合優度檢驗，并將其應用于列聯表的獨立性檢驗。本章的最后一節介紹了Kolmogorov-Smirnov程序，用于測試數據是否來自特定的連續概率分布。第12章討論了非參數假設檢驗，當人們無法假設潛在的分布具有某些特定的參數形式(如正態分布)時，可以使用非參數假設檢驗。第13章考慮質量控制的主題，一個關鍵的統計技術在制造和生產過程。我們考慮了各種控制圖，不僅包括休哈特控制圖，還包括基于移動平均線和累積總和的更復雜的控制圖。第14章討論與壽命試驗有關的問題。在本章中，指數分布，而不是正態分布，起著關鍵作用。

這完全修訂第二版介紹統計模式識別。一般來說，模式識別涵蓋了廣泛的問題:它被應用于工程問題，如字符識別和波形分析，以及生物學和心理學的大腦建模。統計決策和估計，這是本書的主要主題，被認為是研究模式識別的基礎。這本書是適當的為模式識別的入門課程的文本，并作為在該領域的工作者的參考書。每一章包含計算機項目以及練習。

//www.elsevier.com/books/introduction-to-statistical-pattern-recognition/fukunaga/978-0-08-047865-4

本書是對機器學習一個領域的全面綜述，處理在分類問題中的未標記數據的使用: 最先進的算法，該領域的分類，應用，基準實驗，和未來的研究方向。

在機器學習領域，半監督學習(SSL)處于監督學習(其中所有訓練示例都被標記)和非監督學習(其中不給出標記數據)之間。近年來，人們對SSL的興趣有所增加，特別是在圖像、文本和生物信息學等未標記數據豐富的應用領域。這是對SSL的第一次全面概述，介紹了最先進的算法、該領域的分類、選定的應用程序、基準測試，以及對未來研究的展望。半監督學習首先提出了該領域的關鍵假設和思想:平滑性、聚類或低密度分離、流形結構和轉導。本書的核心是介紹根據算法策略組織的SSL方法。經過對生成模型的檢查，本書描述了實現低密度分離假設的算法，基于圖的方法，和執行兩步學習的算法。然后，本書討論了SSL應用程序，并通過分析大量基準測試的結果為SSL實踐者提供了指導方針。最后，本書還介紹了SSL研究的有趣方向。本書以半監督學習和轉導之間的關系的討論結束。

//mitpress.mit.edu/books/semi-supervised-learning

計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫， 是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤、機器 學習和線性代數提供了各種各樣的算法。本書由OpenCV發起人所寫，站在一線開發人員的角度用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和 計算機視覺基礎結構，演示了如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程，這些都 有助于讀者迅速入門并漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機視覺領域。本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的 高年級學生或研究生的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。

前言

這本書提供了C++開源計算機視覺庫（OpenCV）3.0版本的工作指南，介紹了計算機視覺相關領域的通用背景，以便讀者更有效地使用OpenCV。

本書的目標 計算機視覺在以下四個趨勢的引導下，已經成為一個快速發展的領域： ? 智能手機的出現讓數以百萬計的用戶都擁有了相機 ? 互聯網和搜索引擎聚集了海量的圖像和視頻數據 ? 計算資源變成一種廉價的商品 ? 視覺算法發展得更加成熟（由于深度神經網絡的出現，OpenCV也正在逐漸支持這方面技術，詳情可以參考opencv_contrib中的dnn）

OpenCV通過幫助成千上萬的視覺工作者去做更多富有創造性的工作，在圖像處理領域扮演著重要的角色。由于OpenCV 3.x的存在，不管你是學生還是研究人員，是專家還是初學者，都可以快速建立應用，并且在OpenCV所提供的基于C++的多平臺視覺基礎架構上實現一個跨越性的發展。

本書的目標如下： ? 通過詳細講述函數的慣用用法以及正確用法，成為一本更好的OpenCV經典參考文檔 ? 幫助讀者對各種計算機視覺算法的工作原理有一個基礎的理解 ? 培養讀者，使其知道什么算法工具可以使用并且應該在什么時候使用 ? 提供給讀者許多有效的代碼，提升其應用計算機視覺和機器學習算法的開發效率 ? 針對問題代碼給讀者提供建議，教讀者如何解決一些簡單或復雜的問題

本書的寫作方式是力求幫助讀者快速在計算機視覺領域做一些有意思的事情，因此直觀地解釋了算法是如何工作的，可以指導讀者設計和調試計算機視覺程序，還能夠使計算機視覺和機器學習算法的形式化描述更容易理解和記憶。

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。

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。

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