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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。

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

這本書對計算機圖形場景建模和渲染背后的數學進行了全面的探索。

《計算機圖形學的數學結構》提供了一種可接近的和直觀的方法，以了解二維和三維計算機圖形所必需的數學思想和技術。這本書關注的重要的數學結果,建立了關鍵算法用于構建復雜圖形的場景。

本書是為具有不同數學背景的讀者編寫的，為圖形技術奠定了堅實的基礎，并補充了文獻中經常忽略的相關圖形細節。本書沒有使用嚴格的定理/證明方法，而是提供了一個靈活的討論，從向量幾何到轉換、曲線建模、可見性和光照模型。計算機圖形學的數學結構還包括:

• 大量的例子，包括二和三維技術與數值計算
• 每一章都有大量的數學和編程練習，是專門為圖形任務設計的
• 每一章的末尾都有關于歷史筆記、進一步計算和相關概念的額外細節，供希望深入研究的讀者參考
• 對同構坐標的計算，多邊形的計算幾何，質心坐標的使用，曲線的各種描述，以及系統遞歸圖像技術等- 主題的獨特覆蓋。

《計算機圖形學的數學結構》是計算機科學、數學和工程本科課程的優秀教材，也是從事計算機圖形學工作的工程師、研究人員和專業人員的理想參考。這本書也對那些希望了解算法產生自己的有趣的計算機圖像的讀者很有用。

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。

統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家，結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，并借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基于樹的方法、支持向量機、聚類等，作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容，每章后還配有豐富的概念性和應用性練習題。

　　書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化了數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適合作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

　　Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

　　Trevor Hastie　美國統計學家和計算機科學家，斯坦福大學統計學教授，英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明了主曲線和主曲面。

　　Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士，1996年COPSS總統獎得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北斗，兩人合著《The Elements of Statistical Learning》，還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。 　

本文采用了一種獨特的機器學習方法，它包含了對進行研究、開發產品、修補和玩耍所必需的所有基本概念的全新的、直觀的、但又嚴謹的描述。通過優先考慮幾何直觀，算法思維，和實際應用的學科，包括計算機視覺，自然語言處理，經濟學，神經科學，推薦系統，物理，和生物學，這篇文章為讀者提供了一個清晰的理解基礎材料以及實際工具需要解決現實世界的問題。通過深入的Python和基于MATLAB/ octave的計算練習，以及對前沿數值優化技術的完整處理，這是學生的基本資源，也是從事機器學習、計算機科學、電子工程、信號處理和數值優化的研究人員和實踐者的理想參考。其他資源包括補充討論主題、代碼演示和練習，可以在官方教材網站mlrefined.com上找到。

• 建立在清晰的幾何直覺上的講述
• 最先進的數值優化技術的獨特處理
• 邏輯回歸和支持向量機的融合介紹
• 將功能設計和學習作為主要主題
• 通過函數逼近的視角，先進主題的無與倫比的呈現
• 深度神經網絡和核方法的細化描述

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

【導讀】計算機視覺是一門對圖像中信息進行自動提取的學科。信息的內容相當廣泛，包括三維模型、照相機位置、目標檢測與識別，以及圖像內容的分組與搜索等。本書中，我們使用廣義的計算機視覺概念，包括圖像扭曲、降噪和增強現實等。計算機視覺有時試圖模擬人類視覺，有時使用數據和統計方法，而有時幾何是解決問題的關鍵。如果你想對計算機視覺的基本理論和算法有一個基本的了解，這個動手的介紹是理想的起點。您將學習對象識別、3D重建、立體成像、增強現實和其他計算機視覺應用程序的技術，并學習用Python編寫的示例。

前言

今天，圖像和視頻無處不在，在線照片分享網站和社交網絡上的圖像有數十億之多。幾乎對于任意可能的查詢圖像，搜索引擎都會給用戶返回檢索的圖像。實際上，幾乎所有手機和計算機都有內置的攝像頭，所以在人們的設備中，有幾 G 的圖像和視頻是一件很尋常的事。

計算機視覺就是用計算機編程，并設計算法來理解在這些圖像中有什么。計算機視覺的有力應用有圖像搜索、機器人導航、醫學圖像分析、照片管理等。

本書旨在為計算機視覺實戰提供一個簡單的切入點，讓學生、研究者和愛好者充分理解其基礎理論和算法。本書中的編程語言是 Python，Python 自帶了很多可以免費獲取的強大而便捷的圖像處理、數學計算和數據挖掘模塊，可以免費獲取。

寫作本書的時候，我遵循了以下原則。

• 鼓勵探究式學習，讓讀者在閱讀本書的時候，在計算機上跟著書中示例進行練習。

• 推廣和使用免費且開源的軟件，設立較低的學習門檻。顯然，我們選擇了 Python。

• 保持內容完整性和獨立性。本書沒有介紹計算機視覺的全部內容，而是完整呈現并解釋所有代碼。你應該能夠重現這些示例，并可以直接在它們之上構建其他應用。

• 內容追求廣泛而非詳細，且相對于理論更注重鼓舞和激勵。

總之，如果你對計算機視覺編程感興趣，希望它能給你帶來啟發。

各章概覽

• 第 1 章“基本的圖像操作和處理”介紹用來處理圖像的基本工具及本書用到的核心 Python 模塊，同時涵蓋了很多貫穿全書的基礎示例。

• 第 2 章“局部圖像描述子”講解檢測圖像興趣點的方法，以及怎樣使用它們在圖像間尋找相應點和區域。

• 第 3 章“圖像到圖像的映射”描述圖像間基本的變換及其計算方法。涵蓋從圖像扭曲到創建全景圖像的示例。

• 第 4 章“照相機模型與增強現實”介紹如何對照相機建模、生成從三維空間到圖像特征的圖像投影，并估計照相機視點。

• 第 5 章“多視圖幾何”講解如何對具有相同場景、多視圖幾何基本面的圖像進行處理，以及怎樣從圖像計算三維重建。

• 第 6 章“圖像聚類”介紹一些聚類方法，并展示如何基于相似性或內容對圖像進行分組和組織。

• 第 7 章“圖像搜索”展示如何建立有效的圖像檢索技術，以便能夠存儲圖像的表示，并基于圖像的視覺內容搜索圖像。

• 第 8 章“圖像內容分類”描述了圖像內容分類算法，以及怎樣使用它們識別圖像中的物體。

• 第 9 章“圖像分割”介紹了通過聚類、用戶交互或圖像模型，將圖像分割成有意義區域的不同技術。

• 第 10 章“OpenCV”展示怎樣使用常用的 OpenCV 計算機視覺庫 Python 接口，以及如何處理視頻及攝像頭的輸入。