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許多統計和機器學習的方法正在被定義。這些方法用于從系統的感知數據創建模型，幫助科學家生成或改進當前的模型。機器學習在科學領域得到了廣泛的研究，特別是在生物信息學、經濟學、社會科學、生態學和氣候科學等領域，但從數據中學習需要在復雜的情況下進行更多的研究。要為機器學習算法提供有意義的知識，就必須采用能夠捕獲結構和過程屬性的高級知識表示方法。它對理解困難的科學問題有重大影響。

這本《知識表示和機器學習的預測和分析》展示了各種知識表示和機器學習方法和體系結構，將在研究領域活躍。這些方法被回顧與現實生活的例子，從廣泛的研究主題。本書的網站提供了許多在機器學習知識表示中實現的技術和算法的理解。

特點:

檢查所需知識表示的表示充分性 掌握知識表示的推理充分性，以便從原始信息中產生新的知識 運用自動方法獲取新知識，提高推理和獲取效率 使用最新的技術，涵蓋知識表示和機器學習方面的主要挑戰、關注和突破 描述知識表示的思想和相關技術，以及它們的應用，以幫助人類變得更好、更智能 這本書作為研究人員和實踐者誰是在信息技術和計算機科學領域的知識表示和機器學習的基本和先進的概念的研究人員和實踐者的參考書。如今，開發自適應的、文件的、可擴展的和可靠的應用，以及為日常問題設計解決方案已經變得非常重要。這本書將有助于行業人士，也將幫助初學者和高級用戶學習最新的東西，其中包括基本和先進的概念。

由Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰寫的《機器學習數學基礎》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417頁pdf版本已經放出，作者表示撰寫這本書旨在激勵人們學習數學概念。這本書并不打算涵蓋前沿的機器學習技術，因為已經有很多書這樣做了。相反，作者的目標是通過該書提供閱讀其他書籍所需的數學基礎。這本書分為兩部分：數學基礎知識和使用數學基礎知識進行機器學習算法示例。值得初學者收藏和學習！

前言（Foreword）

隨著機器學習變得越來越普遍，它的軟件包也越來越容易使用。一些低級的技術細節被抽象出來，并對實踐者隱藏起來，這是很自然的，也是可取的。然而，這帶來了一些風險，即實踐者不知道設計決策，因此不知道機器學習算法的局限性。

有興趣了解機器學習算法背后機制的實踐者需要具備如下的先驗知識：

• 編程語言和數據分析工具
• 大規模計算和相關框架
• 數學和統計學知識，以及機器學習是如何基于這些知識構建的

在大學里，關于機器學習的入門課程往往會在課程的早期部分涉及到以上這些先驗知識。由于歷史原因，機器學習的課程傾向于在計算機科學系進行授課。在計算機科學系，學生通常在前兩個知識領域受到的訓練比較多，但在數學和統計學方面的訓練較少。目前的一些機器學習教科書試圖加入一到兩章的內容來介紹數學背景知識，但是這些介紹要么在書的開頭，要么作為附錄。本書將機器學習中的數學基礎知識放在首位，并且信息相對集中。

【為什么要寫一本關于機器學習的書？】

機器學習建立在數學語言的基礎上，用來表達直觀上顯而易見但卻難以形式化的概念。一旦正確地形式化，我們就可以使用數學工具來得出我們設計選擇的結果。這使我們能夠深入了解我們正在解決的任務以及智能的本質。全球數學系學生普遍抱怨的一個問題是，數學所涵蓋的主題似乎與實際問題沒有太多關聯。我們認為機器學習是人們學習數學的一個明顯而直接的動機。

作者希望這本書可以成為一本指導機器學習大量數學基礎的指南。作者通過直接指出數學概念在基本機器學習問題中的有用性來激發對數學概念的需求。為了使書簡短，許多細節和更先進的概念都被省略了。書中介紹了一些基本概念，以及這些概念如何適用于機器學習的大背景，讀者可以找到大量的資源進行進一步研究。對于有數學背景的讀者，這本書提供了一個簡短但精確的機器學習入門介紹。書中只提供四個代表性的經典的機器學習算法示例。作者關注的是模型本身背后的數學概念，目的是闡明它們的抽象美。作者希望所有的讀者都能對機器學習的基本問題有更深入的了解，并將機器學習的實際問題與數學模型的基本選擇聯系起來。

【誰是目標受眾】

隨著機器學習在社會中的廣泛應用，作者相信每個人都應該對它的基本原理有一些了解。這本書是用學術數學的風格來寫的，這使讀者能夠精確地了解機器學習背后的概念。作者鼓勵不熟悉這種簡潔的風格的讀者堅持閱讀下去，并牢記每個主題的目標。作者在整篇文章中都有標記和評論，希望這些評論能對讀者提供一些有用的指導。此外，本書假定讀者具備高中數學和物理中常用的數學知識。例如，導數和積分，以及二維或三維的幾何向量。因此，本書的目標受眾包括普通大學生、夜校生和機器學習在線課程的學習者等等。

目錄

Part I: 數據基礎

1. Introduction and Motivation
2. Linear Algebra
3. Analytic Geometry
4. Matrix Decompositions
5. Vector Calculus
6. Probability and Distribution
7. Continuous Optimization

Part II: 機器學習問題

10. When Models Meet Data
11. Linear Regression
12. Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
13. Density Estimation with Gaussian Mixture Models
14. Classification with Support Vector Machines

簡介（Introduction）

本書分為兩部分，第一部分是數學基礎的講解，第二部分是將第一部分的數學概念應用于基本的機器學習問題中，從而形成“機器學習四大支柱”，如下圖所示：

這本書的第一部分描述了關于機器學習系統的三個主要組成部分的數學概念和數學基礎：數據、模型和學習。在本書中，作者假設數據已經被適當地轉換成適合于閱讀的數字表示形式，并被轉換成計算機程序。在這本書中，作者認為數據是向量。模型是現實世界的簡化版本，它捕獲與任務相關的現實世界的各個方面。模型的用戶需要理解模型沒有捕捉到什么，從而理解模型的局限性。概括起來就是，作者使用領域知識將數據表示為向量。并選擇一個合適的模型，要么使用概率方法，要么使用優化方法。采用數值優化的方法，對過去的數據進行學習，目的是它在看不見的數據上表現良好。

本書第二部分介紹了上圖所示的機器學習四大支柱，如下表所示。表中的每一行區分了相關變量是連續的還是非連續的類別的問題。作者解釋了如何將本書第一部分介紹的數學概念應用于機器學習算法的設計中。在第8章中，作者以數學的方式重述了機器學習的三個組成部分(數據、模型和學習)。此外，作者還提供了一些建立實驗設置的指南，以防止對機器學習系統過于樂觀的評估。

此外，作者在第一部分提供了一些練習，這些練習大部分可以用筆和紙來完成。在第二部分中，作者提供了一些編程教程(jupyter記事本)來探索在本書中討論的機器學習算法的一些特性。

強化學習技術是人工智能從感知智能向決策智能發展的關鍵技術之一；是基于控制論、心理學、生理學、認知科學、電腦科學等多學科交叉的新興機器學習技術。

本書是學習和研究強化學習技術的重要參考書籍，作者是日本人工智能領域知名學者、東京大學杉山將教授。

全書將統計學習和強化學習結合，從模型無關策略迭代、模型無關策略搜索、模型相關強化學習三個技術路線角度，對強化學習函數估計中的基函數設計、樣本重用以及策略搜索、模型估計等做了深入淺出的介紹。本書適合于從事人工智能和機器學習研究和應用的專家學者、技術人員、研究生閱讀。

本書特色：

從現代機器學習的角度介紹了統計強化學習的基本概念和實用算法，為該領域提供了最新介紹。

涵蓋了各種類型的強化學習方法，包括基于模型和無模型的方法、策略迭代和策略搜索方法。

涵蓋了最近在數據挖掘和機器學習領域引入的方法，以便在強化學習和數據挖掘/機器學習研究人員之間提供系統橋梁。

呈現了最新的結果，包括強化學習的維數降低和風險敏感強化學習；介紹了許多示例來幫助讀者理解強化學習技術的直觀性和實用性。

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。

為了適應不同領域的時間序列數據集的多樣性，已經開發了大量的深度學習體系結構。本文調查了單步和多水平時間序列預測中常用的編碼器和解碼器設計——描述了時間信息是如何被每個模型納入預測的。接下來，我們將重點介紹混合深度學習模型的最新發展，該模型將經過充分研究的統計模型與神經網絡組件相結合，以改進這兩類中的純方法。最后，我們概述了一些方法，其中，深度學習也可以促進決策支持與時間序列數據。

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

在六個步驟中學習高級Python 3主題的基礎知識，所有這些都是為了讓您成為一個有價值的實踐者而設計的。這個更新版本的方法基于“六度分離”理論，該理論指出每個人和每件事都是最多六步之遙，并將每個主題分為兩部分: 理論概念和使用適當的Python 3包的實際實現。

您將從Python 3編程語言基礎、機器學習歷史、發展和系統開發框架開始。本文還介紹了一些關鍵的數據挖掘/分析概念，如探索性分析、特征降維、回歸、時間序列預測及其在Scikit-learn中的有效實現。您還將學習常用的模型診斷和調優技術。其中包括最優的類創建概率截止點、方差、偏差、裝袋、提升、集成投票、網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化和物聯網數據降噪技術。

最后，您將回顧先進的文本挖掘技術，推薦系統，神經網絡，深度學習，強化學習技術及其實現。本書中提供的所有代碼都將以iPython筆記本的形式提供，使您能夠嘗試這些示例并將其擴展到您的優勢。

你將學習

• 了解機器學習開發和框架
• 評估模型診斷和機器學習中的調優
• 檢查文本挖掘、自然語言處理(NLP)和推薦系統
• 復習強化學習和CNN

這本書是給誰看的

Python開發人員、數據工程師和機器學習工程師希望將他們的知識或職業擴展到機器學習領域。

主題： Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

簡介： 分六個步驟探索高級Python 3主題的基本原理，所有這些步驟都是為了讓您成為一個有價值的實踐者而設計的。這個更新版本的方法是基于“六度分離”理論，它指出每個人和所有事物都是最大的六步，并將每一個主題呈現為兩個部分：理論概念和使用適當的Python 3包的實際實現。您將從Python3編程語言的基礎知識、機器學習歷史、演化和系統開發框架開始。本文還介紹了探索性分析、特征降維、回歸、時間序列預測等關鍵數據挖掘/分析概念及其在Scikit學習中的有效實現。您還將學習常用的模型診斷和調優技術。其中包括類創建的最佳概率截止點、方差、偏差、bagging、boosting、集成投票、網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化以及物聯網數據的降噪技術。最后，您將回顧高級文本挖掘技術、推薦系統、神經網絡、深度學習、強化學習技術及其實現。本書中提供的所有代碼都將以iPython筆記本的形式提供，使您能夠嘗試這些示例并將它們擴展到您的優勢。

作者簡介： Swamynathan Manohar 是一名數據科學從業者和一名狂熱的程序員，在數據倉庫、商業智能（BI）、分析工具開發、即席分析、預測建模、數據科學產品開發、咨詢等各種數據科學相關領域擁有超過14年的經驗，制定策略并執行分析計劃。

機器學習的核心是有效地識別數據中的模式和關系。許多任務，例如查找詞匯之間的關聯以便您能夠做出準確的搜索建議，或者在社交網絡中定位具有相似興趣的個人，很自然地以圖Graph的形式表達出來。圖驅動機器學習教你如何使用基于圖形的算法和數據組織策略來開發高級的機器學習應用程序。

對這項技術

對于任何涉及到大型數據集中的模式匹配的任務，基于圖的機器學習都是一個非常強大的工具。應用程序包括安全問題，如識別欺詐或檢測網絡入侵，應用程序領域，如社交網絡或自然語言處理，以及更好的用戶體驗，通過準確的推薦和智能搜索。通過將數據組織和分析為圖形，您的應用程序可以更流暢地使用以圖形為中心的算法(如最近鄰算法或頁面排名算法)，在這些算法中，快速識別和利用相關關系非常重要。現代圖形數據存儲(如Neo4j或Amazon Neptune)是支持圖形機器學習的現成工具。

關于這本書

圖驅動機器學習向您介紹圖技術概念，強調圖在機器學習和大數據平臺中的作用。您將深入了解各種技術，包括數據源建模、算法設計、鏈接分析、分類和集群。在掌握核心概念之后，您將探索三個端到端項目，它們將演示體系結構、最佳設計實踐、優化方法和常見缺陷。作者亞歷山德羅·內格羅在構建基于圖形的機器學習系統方面的豐富經驗在每一章中都有所體現，你可以從他與真實客戶合作的實例和具體場景中學習!

里面有什么

• 機器學習項目的生命周期
• 三端到端應用程序
• 大數據平臺中的圖形
• 數據源建模
• 自然語言處理、推薦和相關搜索
• 優化方法