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《機器學習中的統計建模:概念和應用》介****紹了統計、探索性數據分析和機器學習的基本概念和作用。本文將討論機器學習的各個方面以及統計的基礎知識。通過簡單的例子和圖形表示來介紹概念，以便更好地理解技術。這本書采取了一個整體的方法-把關鍵概念與機器學習的多學科應用的深入論述放在一起。討論了新的案例研究和研究問題陳述，這將幫助研究人員在他們的應用領域基于統計和機器學習的概念。機器學習中的統計建模:概念和應用將幫助統計學家、機器學習從業者和程序員解決各種任務，如分類、回歸、聚類、預測、推薦等。

//www.elsevier.com/books/statistical-modeling-in-machine-learning/goswami/978-0-323-91776-6

通過實際問題、應用和教程的幫助，提供了應用于機器學習的最新統計概念的全面概述 * 介紹了從基本原理到先進技術的逐步方法 * 包括成功和不成功的機器學習應用的案例研究，以理解其實現中的挑戰，以及工作的例子

1. Introduction to Statistical Modelling in Machine Learning - A Case Study
2. A Technique of Data Collection- Web Scraping with Python
3. Analysis of Covid-19 using Machine Learning Techniques
4. Discriminative Dictionary Learning based on Statistical Methods
5. Artificial Intelligence based Uncertainty Quantification technique for External flow CFD simulations
6. Music Genres Classification
7. Classification Model of Machine Learning for Medical Data Analysis
8. Regression Models for Machine learning
9. Model Selection and Regularization
10. Data Clustering using Unsupervised Machine Learning
11. Emotion-based classification through fuzzy entropy enhanced FCM clustering
12. Fundamental Optimization Methods for Machine Learning
13. Stochastic Optimization of Industrial Grinding Operation through Data-Driven Robust Optimization
14. Dimensionality Reduction using PCAs in Feature Partitioning Framework
15. Impact of Mid-Day Meal Scheme in Primary Schools in India using Exploratory Data Analysis and Data Visualisation
16. Nonlinear System Identification of Environmental pollutants using Recurrent Neural Networks and Global Sensitivity Analysis
17. Comparative Study of Automated Deep Learning Techniques for Wind Time Series Forecasting

機器學習和數據科學最關鍵的能力是把握其本質的數學邏輯，而不是依賴于知識或經驗。這本教科書通過考慮相關的數學問題和構建Python程序來解決機器學習的核心方法的基礎。 本書的主要特點如下:

內容是寫在一個易于遵循和自成一體的風格。 這本書包括100個練習，都是經過精心挑選和提煉的。由于他們的解決方案在正文中提供，讀者可以通過閱讀書解決所有的練習。 證明了核的數學前提，給出了正確的結論，幫助讀者理解核的本質。 給出了源程序和運行示例，以幫助讀者更深入地理解所使用的數學。 一旦讀者對第二章涵蓋的功能分析主題有了基本的了解，應用將在后續章節中討論。在這里，假設沒有預先的數學知識。 本書考慮了再現核希爾伯特空間(RKHS)的核和高斯過程的核;兩者之間有明顯的區別。

本章涵蓋：

• 闡述數據科學家為什么要使用機器學習
• 介紹機器學習中最重要的Python庫
• 討論模型構建的過程
• 機器學習技術的使用
• 親身體臉機器學習

你知道計算機是如何通過學習,進而保護你免受惡意攻擊的嗎？計算機能過濾掉60%以上的電干郵件,并隨著時間的推移,通過不斷的自我學習來更好地保護你你能讓計算機精確地識別圖片中的人物嗎？通過對所有的可能性進行編碼去識別一個人也許是可行的.但卻是不切實際的,你很快會發現這種可能性幾乎是無止境的如果要做到這一點，你需要在工具箱中增加一項新的技能一機器學習,這就是本章的主題

這本書的目的是講述當今世界各地研究人員使用的統計學的故事。這是一個不同的故事，在大多數介紹性的統計書籍，重點教如何使用一套工具，以實現非常具體的目標。這本書的重點在于理解統計思維的基本思想——一種關于我們如何描述世界、如何使用數據做出決定和預測的系統思維方式，所有這些都存在于現實世界的內在不確定性的背景下。它還帶來了當前的方法，這些方法只有在過去幾十年中計算能力的驚人增長才變得可行。在20世紀50年代需要數年時間才能完成的分析，現在在一臺標準的筆記本電腦上只需幾秒鐘就能完成，這種能力釋放了利用計算機模擬以新的、強大的方式提出問題的能力。

這本書也是在2010年以來席卷了許多科學領域的再現危機之后寫成的。這場危機的一個重要根源在于，研究人員一直在使用(和濫用)統計假設檢驗(我將在本書的最后一章詳細說明)，這直接與統計教育有關。因此，本書的目標是突出當前統計方法可能存在的問題，并提出替代方案。

//statsthinking21.github.io/statsthinking21-core-site/

//inferentialthinking.com/chapters/intro.html

數據科學是通過探索、預測和推理，從龐大而多樣的數據集中得出有用的結論。探索包括識別信息中的模式。預測是指利用我們已知的信息，對我們希望知道的值做出有根據的猜測。推論包括量化我們的確定性程度:我們發現的那些模式是否也會出現在新的觀察中?我們的預測有多準確?我們用于探索的主要工具是可視化和描述性統計，用于預測的是機器學習和優化，用于推斷的是統計測試和模型。統計學是數據科學的核心組成部分，因為統計學研究如何在不完整的信息下得出可靠的結論。計算是一個核心組件，因為編程允許我們將分析技術應用于現實世界中出現的大量和多樣化的數據集:不僅是數字，還有文本、圖像、視頻和傳感器讀數。數據科學包含了所有這些東西，但由于應用，它不僅僅是各部分的總和。通過理解一個特定的領域，數據科學家學會對他們的數據提出適當的問題，并正確解釋我們的推理和計算工具提供的答案。

通過本書一步一步地，您將學習如何利用算法思維和代碼的力量，獲得關于當前機器學習方法的力量和局限性的直覺，并有效地將它們應用到實際的業務問題。

本書是Coursera統計推理課程的配套教材，是數據科學專業的一部分。然而，如果你不上這門課，這本書基本上是獨立的。這本書的一個有用的組成部分是包括Coursera課程的一系列YouTube視頻。這本書是對統計推斷做介紹。目標受眾是具有數字和計算能力的學生，他們希望將這些技能用于數據科學或統計學。

//github.com/bcaffo/LittleInferenceBook

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對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，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。