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這是一本關于理論計算機科學的本科入門課程的教科書。這本書的教育目的是傳達以下信息:

? 這種計算出現在各種自然和人為系統中，而不僅僅是現代的硅基計算機中。 ? 類似地，除了作為一個極其重要的工具，計算也作為一個有用的鏡頭來描述自然，物理，數學，甚至社會概念。 ? 許多不同計算模型的普遍性概念，以及代碼和數據之間的二元性相關概念。 ? 一個人可以精確地定義一個計算的數學模型，然后用它來證明(有時只是猜測)下界和不可能的結果。 ? 現代理論計算機科學的一些令人驚訝的結果和發現，包括np完備性的流行、交互作用的力量、一方面的隨機性的力量和另一方面的去隨機化的可能性、在密碼學中“為好的”使用硬度的能力，以及量子計算的迷人可能性。

解鎖數據的力量，第二版繼續使用這些直觀的方法，如隨機化和自舉間隔介紹統計推斷的基本思想。這些方法通過真實相關的例子被賦予生命，通過易于使用的統計軟件，并可在課程的早期階段使用。這個項目包括更傳統的方法，如t檢驗，卡方文本等，但只有在學生對隨機方法的推理有了強烈的直覺理解之后。整個課程的重點是數據分析，主要目標是讓學生能夠有效地收集數據，分析數據，并解釋從數據中得出的結論。程序是由真實的數據和真實的應用驅動的。

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。

題目

Fundamentals of Graphics Using

簡介

本書介紹了2D和3D圖形的基本概念和原理，是為學習圖形和/或多媒體相關主題的本科生和研究生編寫的。 關于圖形的大多數書籍都使用C編程環境來說明實際的實現。 本書偏離了這種常規做法，并說明了為此目的使用MATLAB?的情況。 MathWorks，Inc.的MATLAB是一種數據分析和可視化工具，適用于算法開發和仿真應用。 MATLAB的優點之一是它包含內置函數的大型庫，與其他當代編程環境相比，該庫可用于減少程序開發時間。 假定該學生具有MATLAB的基本知識，尤其是各種矩陣運算和繪圖功能。 提供了MATLAB代碼，作為對特定示例的解答，讀者可以簡單地復制并粘貼代碼來執行它們。 通常，代碼顯示預期結果的答案，例如曲線方程，混合函數和變換矩陣，并繪制最終結果以提供解決方案的直觀表示。 本書的目的是，首先，演示如何使用MATLAB解決圖形問題，其次，通過可視化表示和實際示例，幫助學生獲得有關主題的深入知識。

本書大致分為兩個部分：2D圖形和3D圖形，盡管在某些地方這兩個概念重疊在一起主要是為了突出它們之間的差異，或者是為了使用較簡單的概念使讀者為更復雜的概念做準備。

本書的第一部分主要討論與2D圖形有關的概念和問題，涵蓋了五章：（1）內插樣條線，（2）混合函數和混合樣條線，（3）近似樣條線，（4）2D變換， （5）樣條曲線屬性。

第1章介紹了各種類型的插值樣條及其使用多項式的表示。 詳細討論了樣條方程的推導原理以及所涉及的矩陣代數的理論概念，然后通過數值示例和MATLAB代碼來說明過程。 在大多數示例后均附有圖形化圖表，以使讀者能夠直觀地看到方程式如何根據給定的起點，終點和其他相關參數轉換為相應的曲線。 本章還重點介紹了使用線性，二次方和三次方變體的樣條方程的標準或空間形式以及參數形式的這些過程的差異。

主題： Large-scale and high-dimensional statistical learning methods and algorithms

摘要： 在過去的二十年中，基因組學，神經科學，經濟學和互聯網服務等許多領域已經產生了越來越大的，具有高維，大樣本量或兩者兼有的數據集。這為我們提供了前所未有的機會，可以從數據中檢索和推斷出有價值的信息。同時，這也給統計方法和計算算法提出了新的挑戰。一方面，我們希望制定一個合理的模型來捕獲所需的結構并提高統計估計和推斷的質量。另一方面，面對越來越大的數據集，計算可能是一個很難得出有意義結論的障礙。本文站在兩個主題的交集上，提出了統計方法來捕獲數據中的所需結構，并尋求可擴展的方法來優化超大型數據集的計算。我們提出了使用套索/彈性網解決大規模稀疏回歸問題的可擴展且靈活的框架，以及在存在多個相關響應和其他細微差別（例如缺失值）的情況下解決稀疏降階回歸的可擴展框架。針對R軟件包snpnet和multiSnpnet中PLINK 2.0格式的基因組數據開發了優化的實現。這兩種方法已在UK Biobank的超大型和超大規模研究中得到證明，并且與傳統的預測建模方法相比有了顯著改進。此外，我們考慮另一類高維問題，即異類因果效應估計。與監督學習不同，此類問題的主要挑戰在于，在歷史數據中，我們從未觀察到硬幣的另一面，因此我們無法獲得治療之間真正差異的地面真理。我們建議采用非參數統計學習方法，尤其是梯度增強和多元自適應回歸樣條，以根據可用的預測因子來估計治療效果。

作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理，但它僅限于信息既完整又確定的問題。然而，許多現實世界的問題，從金融投資到電子郵件過濾，本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇，它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計并實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫，書中提供了許多Python示例，這些示例也可以在一個補充網站上找到，該網站還提供了一個解釋器，允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

只需要一個基本的數學基礎，本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理，并討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作，因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對于想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者，本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞匯表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論，討論了貝葉斯推理的計算復雜性，討論了不完全性的不可約性，討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重于方法論和算法，描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域，例如仿生計算，并開發新的編程語言和硬件架構。

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

書名： Multiple View Geometry in Computer Vision

主要內容：

該書分為六個部分，并有七個簡短的附錄。每個部分都引入了一個新的幾何關系:背景的單應性，單視點的相機矩陣，兩視點的基本矩陣，三視點的三焦張量，四視點的四焦張量。在每種情況下，都有一章描述這種關系、它的性質和應用，并有相應的一章描述從圖像測量中進行估計的算法。所述的估計算法范圍從廉價、簡單的方法到目前被認為是最佳可用的最優算法。

第0部分:背景 這一部分比其他部分更像是教程。介紹了2-空間和3-空間射影幾何的中心思想(如理想點和絕對二次曲線);幾何圖形如何表示、處理和估計;以及幾何圖形如何與計算機視覺中的各種目標相聯系，如校正平面圖像以消除透視畸變。

第1部分:單視圖幾何 在這里，各種各樣的相機模型的透視投影從3-空間到一個圖像的定義和他們的解剖探索。介紹了利用傳統的標定對象技術進行標定的方法，以及從消失點和消失線進行攝像機標定的方法。

第2部分:雙視圖幾何 介紹了雙攝像機的極外幾何結構、圖像點對應的射影重建、射影模糊的解決方法、最佳三角剖分、通過平面實現視圖之間的轉換。

第3部分:三視圖幾何 這里描述了三個相機的三焦幾何結構，包括點對應從兩個視圖到第三個視圖的轉換，以及線對應的類似轉換;計算幾何從點和線對應，檢索相機矩陣。

第4部分:多視角 這部分有兩個目的。首先，它將三視圖幾何擴展到四個視圖(一個較小的擴展)，并描述了適用于n視圖的估計方法，例如Tomasi和Kanade的因式分解算法，用于同時從多個圖像計算結構和運動。其次，它涵蓋了在前幾章中提到過的主題，但通過強調它們的共性，可以更全面、更一致地理解這些主題。示例包括推導對應關系的多線性視圖約束、自動校準和模糊解決方案。

附錄： 這些描述了進一步的背景資料張量，統計，參數估計，線性和矩陣代數，迭代估計，稀疏矩陣系統的解，和特殊的投影變換。

近幾十年來，數據缺失的問題引起了廣泛關注。這個新版本由兩個公認的專家在這個問題上提供了一個最新的實用方法處理缺失數據問題。將理論與應用相結合，作者Roderick Little和Donald Rubin回顧了該主題的歷史方法，并描述了缺失值的多元分析的簡單方法。然后，他們提供了一個連貫的理論來分析基于概率的問題，這些概率來自于數據的統計模型和缺失數據的機制，然后他們將該理論應用到廣泛的重要缺失數據的問題。

統計分析與缺失的數據，第三版開始給讀者介紹缺失數據和解決它的方法。它查看創建丟失數據的模式和機制，以及丟失數據的分類。然后，在討論完整案例分析和可用案例分析(包括加權方法)之前，對實驗中缺失的數據進行檢查。新版本擴大了它的覆蓋面，包括最近的工作，如不響應抽樣調查，因果推理，診斷方法，靈敏度分析，在許多其他主題。

• 一個更新的“經典”由著名的權威寫的主題
• 超過150個練習(包括許多新的)
• 介紹了最近的一些重要方法的研究工作，如多重歸算、加權的穩健替代方法和貝葉斯方法
• 根據過去的學生反饋和課堂經驗修改以前的主題
• 包含一個更新和擴展的書目

2017年，國際統計研究所(International Statistical Institute)將卡爾·皮爾森獎(Karl Pearson Prize)授予了這兩位作者，以表彰他們對統計理論、方法或應用產生深遠影響的研究貢獻。

第三版統計分析缺失的數據，是一個理想的教科書，為本科高年級和/或剛開始研究生水平的學科學生。它也是一個優秀的信息來源，為應用統計學家和在政府行業的從業人員提供參考。