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對機器學習優化和無約束凸優化進行簡明導論介紹。

本 章 將 介 紹一些基本概念，通過它們來定義和區分常用的機器學習方法。你將學到下列知識：

□ 機器學習的起源及其實際應用。 □ 計算機如何將數據轉換為知識和行動。 □ 如何為數據匹配機器學習算法。

機 器 學 習 領 域 提 供 了 把 數 據 轉 換 成 可 行 動 的 知 識 的 算 法 集 合 。繼 續 閱 讀 可 以 了 解 使 用 R將機器學習應用到現實世界中的問題是多么容易。

這個更新的第二版提供了機器學習算法和架構設計的指導。它提供了醫療保健領域智能系統的真實應用，并涵蓋了管理大數據的挑戰。

這本書已經更新了在海量數據，機器學習和人工智能倫理的最新研究。它涵蓋了管理海量數據復雜性的新主題，并提供了復雜機器學習模型的例子。來自全球醫療服務提供商的實證研究展示了大數據和人工智能在對抗慢性和新疾病(包括COVID-19)方面的應用。探討了數字醫療、分析和人工智能在人口健康管理中的未來。您將學習如何創建機器學習模型，評估其性能，并在您的組織內運作其結果。來自主要醫療服務提供商的研究覆蓋了全球數字服務的規模。通過案例研究和最佳實踐，包括物聯網，提出了評估人工智能機器學習應用的有效性、適用性和效率的技術。

您將了解機器學習如何用于開發健康智能，其目的是改善患者健康、人口健康，并促進顯著的護理支付方成本節約。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-6537-6#about

你會： 了解關鍵機器學習算法及其在醫療保健中的使用和實現 實現機器學習系統，如語音識別和增強深度學習/人工智能 管理海量數據的復雜性 熟悉人工智能和醫療保健最佳實踐、反饋循環和智能代理

《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。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

自然語言理解是人工智能的一個重要分支，主要研究如何利用電腦來理解和生成自然語言。本書重點介紹了自然語言理解所涉及的各個方面，包括語法分析、語義分析、概念分析、語料庫語言學、詞匯語義驅動、中間語言、WordNet、詞匯樹鄰接文法、鏈接文法、基于語段的機器翻譯方法、內識別與文本過濾、機器翻譯的評測等，既有對基礎知識的介紹，又有對新研究進展的綜述，同時還結合了作者（JamesPustejovsky，生成詞庫理論的創始人）多年的研究成果。本書內容全面、詳略得當，結合實例講解，使讀者更易理解。

編輯推薦

《面向機器學習的自然語言標注》內容全面、詳略得當，結合實例講解，使讀者更易理解。自然語言理解是人工智能的一個重要分支，主要研究如何利用計算機來理解和生成自然語言。

名人推薦

“語言標注是自然語言處理的一個關鍵部分，但是現有的計算語言學課程卻少有涉及。本書是難得的一本從實踐角度討論自然語言標注，并且以服務于機器學習算法為目的來考察標注規格與設計的專著。它必將成為本科生和研究生計算語言學課程的一個標準。” ——Nancy Ide瓦薩學院計算機科學系教授

作者簡介 James Pustejovsky教授是美國布蘭代斯（Brandeis University）大學計算機科學系和Volen國家綜合系統中心教授。先后在美國麻省理工學院和馬薩諸塞大學獲得學士學位和博士學位。 Pustejovsky教授主要從事自然語言的理論和計算研究。研究領域包括：計算語言學、詞匯語義學、知識表征、話語語義學、時間推理和抽取等。已經出版多部專著。

機器學習正在對軟件的設計方式產生巨大的影響，以便軟件能夠跟上商業變化的步伐。機器學習之所以如此引人注目，是因為它幫助您使用數據來驅動業務規則和邏輯。這有什么不同呢?在傳統的軟件開發模型中，程序員根據業務的當前狀態編寫邏輯，然后添加相關數據。然而，商業變革已經成為常態。幾乎不可能預測市場會發生什么變化。機器學習的價值在于它允許你不斷地從數據中學習并預測未來。這一強大的算法和模型集正在被跨行業使用，以改進流程并洞察數據中的模式和異常。但是機器學習不是一個人的努力;這是一個需要數據科學家、數據工程師、業務分析師和業務領導協作的團隊流程。機器學習的力量需要協作，所以重點是解決業務問題。

//www.ibm.com/downloads/cas/GB8ZMQZ3

簡介： 特征工程在機器學習、數據挖掘和數據分析中起著關鍵作用。本文提供了特征工程的一般定義，以及該領域的主要問題、方法和挑戰的概述。特征工程在大數據分析中起著關鍵作用。沒有數據，機器學習和數據挖掘算法就無法工作。如果沒有表示基礎數據對象的功能，大數據分析則幾乎不能實現，并且這些算法的結果質量在很大程度上取決于可用特征的質量。數據通常以各種形式存在，如圖像、文本、圖形、序列和時間序列。表示數據對象的常見方法是使用特征矢量。即使由特征向量表示的數據可能仍然需要新的有效特征。特征工程涉及滿足生成和選擇基于特征向量的有效數據表示的需求。

本書目錄：

• 1.預覽概述
• 2 文本數據特征工程　
• 3 視覺數據特征提取學習
• 4 基于特征的時序分析
• 5 數據特征流工程
• 6 序列特征生成與特征工程
• 7 圖與網絡特征生成
• 8 特征選擇與評估
• 9 監督學習中的自動特征工程
• 10 基于模式的特征生成
• 11 深度學習特征表示
• 12 用于社交機器人檢測的特征工程
• 13 用于軟件分析的特征生成與工程
• 14 Twitter應用特征工程

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提取碼：4abr

由于特征工程通常是特定于數據類型且依賴于應用程序的，本書包含專門介紹主要數據類型的特征工程的章節，如文本數據、圖像數據、序列數據、時間序列數據、圖形數據、流數據、軟件工程數據、Twitter 數據和社交媒體數據。這些章節介紹了生成經過反復測試、手工制作的特定于域的功能以及自動通用功能生成方法（如 Word2Vec）的方法。

本書目錄：

1. 預覽概述
2. 文本數據特征工程　
3. 視覺數據特征提取學習
4. 基于特征的時序分析
5. 數據特征流工程
6. 序列特征生成與特征工程
7. 圖與網絡特征生成
8. 特征選擇與評估
9. 監督學習中的自動特征工程
10. 基于模式的特征生成
11. 深度學習特征表示
12. 用于社交機器人檢測的特征工程
13. 用于軟件分析的特征生成與工程
14. Twitter應用特征工程

本書還包含有關特征選擇、基于特征轉換的自動方法、使用深度學習方法生成功能以及使用頻繁和對比度模式生成特征的章節。有幾章是關于在特定應用中使用特征工程的。

本書包含許多有用的特征工程概念和技術，這些概念和技術適用于多種方案：（a） 生成功能以表示沒有要素時的數據，（b） 在（人們可能擔心）存在時生成有效特征功能不夠好/競爭力不夠，（c） 在功能過多時選擇功能，（d） 為特定類型的應用程序生成和選擇有效功能，以及 （e） 了解與相關挑戰以及需要處理的方法，各種數據類型。