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這本書涵蓋了流行的貝葉斯優化技術的基本理論和實現，以直觀和充分說明的方式。本書涵蓋的技術將使你能夠更好地調整機器學習模型的超參數，并學習樣本高效的全局優化方法。

//www.oreilly.com/library/view/bayesian-optimization-theory/9781484290637/

本書首先介紹了不同的貝葉斯優化(BO)技術，包括常用的工具和高級主題。它遵循使用Python“從零開始”的方法，并逐步構建更高級的庫，如BoTorch，一個由Facebook最近推出的開源項目。在此過程中，您將看到這一重要學科的實際實現，以及對基本理論的徹底覆蓋和直接解釋。這本書旨在彌合研究人員和從業人員之間的差距，提供了一個全面的，易于消化的，有用的參考指南。讀完本書后，你將牢牢掌握貝葉斯優化技術，并能夠將其應用到自己的機器學習模型中。

你將學到什么

• 應用貝葉斯優化來構建更好的機器學習模型
• 理解和研究現有和新的貝葉斯優化技術
• 利用高性能庫，如BoTorch，它為您提供深入研究和編輯內部工作的能力
• 深入研究貝葉斯優化中用于指導搜索過程的常見優化算法的內部工作原理

這本書是給誰看的

機器學習，分析或其他與數據科學相關角色的初級到中級專業人員。

本書主要有兩個目的。首先，它旨在成為工程師使用工具、自動化和流程來解決隱私問題的墊腳石。我不僅提供了實際操作的實現技術，還提供了在快速發展的公司中至關重要的業務環境。其次，這本書的目的是幫助企業、政府和媒體的決策者提供正確的指導，以幫助企業茁壯成長，并保護客戶數據。 本書分為4部分和11章。書擋，即第一部分和第四部分，提供上下文指導，并將幫助工程師開發可擴展的隱私計劃。第二部分和第三部分分別提供專注于數據治理和工具的實踐技能。 第一部分關注隱私工程如何成為公司整體創新生態系統的一部分:

第1章解釋了隱私如何受到技術棧和存儲中的數據流的影響，以及公司如何相應地開發編程控制。 * 第2章解釋了數據如何因違反、濫用和法規而產生隱私風險。

第二部分關注數據治理，使工程師能夠更好地管理他們收集的數據及其伴隨的風險:

第3章重點介紹了如何通過跨功能伙伴對數據進行分類，以應對隱私風險。 * 第4章深入探討數據目錄，將使用人工分類和智能分類相結合的方法對數據進行分類。 * 第5章以數據共享為例，提供了匿名數據集和衡量隱私影響的技術。

第3部分將幫助工程師開發關鍵任務的隱私工具，旨在提高隱私遵從性以及建立客戶信任:

第6章將幫助工程師建立一個技術隱私審查和咨詢流程，以提前提供隱私指導，并減輕隱私法律團隊的壓力。 * 第7章將介紹一個數據刪除的架構示例，這是數據風險最小化的核心要求，以及幾個合規機制。 * 第8章將幫助讀者設計一個數據導出功能，以協助完成“數據主體訪問請求”或“dsar”。 * 第9章提供了一個同意管理平臺(CMP)的設計示例，以便企業能夠滿足監管機構和企業正在執行的新要求。

第4部分將在本書前面幾部分的基礎上，幫助工程師擴展他們的隱私計劃。

第10章將隱私風險與安全風險聯系起來，并提供了減輕這些風險的最佳實踐。 * 第11章幫助工程師為他們的隱私服務和人員配置模型規劃成熟度模型。

如果您是一個動手實踐的工程師，第2部分和第3部分更直接地符合您迫在眉睫的需求。更高級的工程師將從本書的完整閱讀中受益，因為他們的職責通常涵蓋了組織的整個范圍。對于高管、媒體成員和監管機構，我建議深入閱讀第1和第4部分，而更自主的閱讀更技術性的中間部分就足夠了。

這本開放存取的書提供了大量的實踐示例，說明了如何在實踐中應用超參數調優，并對機器學習(ML)和深度學習(DL)方法的工作機制提供了深入的見解。本書的目的是讓讀者能夠使用這里描述的方法，以更少的時間、成本、精力和資源取得更好的結果。本書中的案例可以在普通的臺式電腦或筆記本電腦上運行。不需要高性能計算設施。

編寫這本書的想法源于Bartz & Bartz GmbH為德國聯邦統計局(Destatis)進行的一項研究。在該研究的基礎上，這本書是針對行業從業者以及研究人員，教師和學生在學術界。內容集中在ML和DL算法的超參數調整，并分為兩個主要部分:理論(第一部分)和應用(第二部分)。涉及的基本主題包括:重要模型參數的調查;四項參數調優研究和一項廣泛的全局參數調優研究;基于嚴重性的ML和DL方法性能統計分析以及一種新的、基于共識排序的方法來匯總和分析來自多個算法的結果。本書對6種相關的ML和DL方法的30多個超參數進行了分析，并提供了源代碼，以便用戶可以重現結果。因此，它可以作為一本手冊和教科書。 //link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-5170-1

這本開放存取的書提供了大量的實踐示例，說明了如何在實踐中應用超參數調優，并對機器學習(ML)和深度學習(DL)方法的工作機制提供了深入的見解。本書的目的是讓讀者能夠使用這里描述的方法，以更少的時間、成本、精力和資源取得更好的結果。本書中的案例可以在普通的臺式電腦或筆記本電腦上運行。不需要高性能計算設施。 編寫這本書的想法源于Bartz & Bartz GmbH為德國聯邦統計局(Destatis)進行的一項研究。在該研究的基礎上，這本書是針對行業從業者以及研究人員，教師和學生在學術界。內容集中在ML和DL算法的超參數調整，并分為兩個主要部分:理論(第一部分)和應用(第二部分)。涉及的基本主題包括:重要模型參數的調查;四項參數調優研究和一項廣泛的全局參數調優研究;基于嚴重性的ML和DL方法性能統計分析以及一種新的、基于共識排序的方法來匯總和分析來自多個算法的結果。本書對6種相關的ML和DL方法的30多個超參數進行了分析，并提供了源代碼，以便用戶可以重現結果。因此，它可以作為一本手冊和教科書。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-5170-1

在當前嘈雜的中尺度量子(NISQ)時代，量子機器學習正在成為基于門的量子計算機編程的主導范式。在量子機器學習中，量子電路的門是參數化的，參數是通過基于數據和電路輸出測量的經典優化來調整的。參數化量子電路(PQCs)可以有效地解決組合優化問題，實現概率生成模型，并進行推理(分類和回歸)。這專著為提供了一個獨立的介紹量子機器學習。它首先描述了必要的背景、概念和必要的工具來描述量子操作和測量。然后，它涵蓋了參數化量子電路，變分量子特征求解器，以及無監督和監督量子機器學習公式。

這本書的目的是提供一個從零開始全面的貝葉斯優化介紹，并細致闡述所有關鍵的想法。目標受眾是機器學習、統計和相關領域的研究生和研究人員。然而，我也希望來自其他領域的從業者和研究人員能在這里找到一些用處。

//bayesoptbook.com/

本書分為三個主要部分，包括:

• 高斯過程建模的理論與實踐，
• Bayesian方法用于序列決策
• 實現切實有效的優化策略。

還包括一些其他的主題:

• 理論收斂結果的概述，
• 一項關于引人注目的擴展的調研，
• 貝葉斯優化的全面歷史
• 應用的帶注釋的參考書目。

目錄內容： Introduction Gaussian Processes Modeling with Gaussian Processes Model Assessment, Selection, and Averaging Decision Theory for Optimization Utility Functions for Optimization Common Bayesian Optimization Policies Computing Policies with Gaussian Processes Implementation Theoretical Analysis Extensions and Related Settings A Brief History of Bayesian Optimization

引言概述

在機器學習的背景下，貝葉斯優化是一個古老的想法。盡管貝葉斯優化的歷史已經很長，但在過去的十年里，它經歷了一段復興和快速發展的時期。這種復興的主要驅動力是計算方面的進步，這使得貝葉斯建模和推理的工具越來越復雜。

這本書的目的是提供一個從零開始的全面的貝葉斯優化介紹，并細致闡述所有的關鍵思想。這種自下而上的方法允許我們在貝葉斯優化算法中確定統一的主題，這些主題可能在以往的調研文獻時丟失。

這本書分為三個主要部分。第2-4章涵蓋了高斯過程建模的理論和實踐方面。這類模型是貝葉斯優化文獻中最受歡迎的，其中包含的材料對接下來的幾章至關重要。

第5-7章介紹了序列決策理論及其在優化中的應用。雖然這個理論需要一個目標函數的模型和我們對它的觀察，介紹是不可知的模型的選擇，可以獨立地閱讀前幾章的高斯過程。這些內容是在第8-10章中介紹的，討論了使用高斯過程模型的貝葉斯優化的細節。第8-9章討論了計算和實現的細節，第10章討論了貝葉斯優化算法的理論性能界限，其中大多數結果密切依賴于目標函數的高斯過程模型或相關的重新生成核希爾伯特空間。

一些應用的細微差別需要修改基本序列優化方案(這是前幾章的重點)，第11章介紹了對這一基本設置的幾個值得注意的擴展。每一個都是通過貝葉斯決策理論的統一視角系統地呈現出來的，以說明一個人在面對新情況時應該如何處理。最后，第12章提供了一個簡單和獨立的貝葉斯歷史介紹。

掌握使用PyTorch實現深度學習解決方案的實踐方面，使用實踐方法理解理論和實踐。Facebook的人工智能研究小組開發了一個名為PyTorch的平臺，該平臺擁有良好的理論基礎和實用技能，為你在現實世界中應用深度學習做好了準備。

首先，您將了解PyTorch的深度學習是如何以及為什么成為一種具有開創性的框架，它帶有一組工具和技術來解決現實世界中的問題。接下來，這本書將為你打下線性代數、向量微積分、概率和最優化的數學基礎。在建立了這個基礎之后，您將繼續討論PyTorch的關鍵組件和功能，包括層、損失函數和優化算法。

您還將了解基于圖形處理單元(GPU)的計算，這對訓練深度學習模型是必不可少的。介紹了深度學習的前饋網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、長短時記憶網絡、自動編碼器網絡和生成對抗網絡等關鍵網絡結構。在許多訓練和優化深度學習模型的技巧的支持下，這個版本的Python深度學習解釋了使用PyTorch將這些模型帶到生產中的最佳實踐。

你會: 回顧機器學習的基本原理，如過擬合、欠擬合和正則化。 了解深度學習的基本原理，如前饋網絡，卷積神經網絡，遞歸神經網絡，自動微分和隨機梯度下降。 使用PyTorch深入應用線性代數 探索PyTorch的基本原理及其構建塊 使用調優和優化模型

《數據科學設計手冊》提供了實用的見解，突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是專注于重要設計原則的高級討論。這個易于閱讀的文本理想地服務于本科生和早期研究生的需要，開始“數據科學入門”課程。它揭示了這門學科是如何以其獨特的分量和特點，處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉領域。在這些和相關領域的從業者會發現這本書完美的自學以及。

《數據科學設計手冊》是數據科學的介紹，重點介紹建立收集、分析和解釋數據的系統所需的技能和原則。作為一門學科，數據科學位于統計學、計算機科學和機器學習的交匯處，但它正在構建自己獨特的分量和特征。

這本書涵蓋了足夠的材料在本科或早期研究生水平的“數據科學入門”課程。在這里可以找到教學這門課程的全套講課幻燈片，以及項目和作業的數據資源，以及在線視頻講座。