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這本書來自統計學習課程，這是一門統計機器學習的入門課程，面向具有一些微積分、線性代數和統計學背景的學生。這門課程的重點是監督學習：分類和回歸。本課程將涵蓋機器學習和數據科學中使用的一系列方法，包括:

• 線性回歸(包括嶺回歸和Lasso)
• 通過logistic回歸和k近鄰進行分類
• 線性和二次判別分析
• 回歸和分類樹(包括套袋林和隨機林)
• Boosting
• 神經網絡和深度學習

這些方法將在整個課程中被研究并應用于來自各種應用的真實數據。課程還涵蓋了一些重要的實際問題，如交叉驗證、模型選擇和偏方差權衡。課程包括理論(例如，推導和證明)以及實踐(特別是實驗室和小型項目)。實際部分將使用Python實現。

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。

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

題目： A Loss-Function for Causal Machine-Learning

摘要：

因果機器學習是關于預測處理的凈效果(真實提升)。根據治療組和對照組的數據，它類似于一個標準的監督學習問題。不幸的是，由于數據中缺少點對點的真值，所以沒有類似定義良好的丟失函數。由于這種損失函數的缺失，許多現代機器學習的進步并不是直接適用的。我們提出了一種定義損失函數的新方法，它等于標準回歸問題中的均方誤差。我們的損失函數是普遍適用的，因此提供了一個通用的標準來評估任何模型/策略的質量，預測真實上升。我們證明，盡管它的定義很新穎，人們仍然可以直接對這個損失函數進行梯度下降來找到最合適的。這導致了一種新的方法來訓練任何基于參數的模型，例如深度神經網絡，來解決因果機器學習問題，而不需要通過元學習者策略。

課程名稱： CS224W: Machine Learning with Graphs

課程簡介：

網絡是對復雜的社會、技術和生物系統建模的基本工具。結合在線社交網絡的出現和生物科學中大規模數據的可用性，本課程重點分析提供了幾個計算、算法和建模挑戰的大規模網絡。學生將學習機器學習技術和數據挖掘工具，通過研究其潛在的網絡結構和相互聯系，揭示對社會、技術和自然世界的洞察。

在本課程中，我們將介紹圖機器學習技術，包括以下主題：

• 食品網絡和金融市場的穩固性和脆弱性;
• 萬維網的算法;
• 圖神經網絡與表示學習
• 生物網絡功能模塊的識別
• 疾病暴發檢測。

課程部分大綱：

• 介紹：圖結構
• 網絡的性質和隨機圖模型
  • 復習課：Snap.py和谷歌云教程
• 網絡中的主題和結構角色
• 網絡中的社區結構
  • 復習線性代數，概率論和證明技術
• 譜聚類
• 消息傳遞和節點分類
• 圖表示學習
• 圖神經網絡
• 圖神經網絡:動手練習
• 圖的深層生成模型
• 鏈接分析:網頁排名
• 網絡效應和級聯行為
• 概率傳染和影響模型

講師介紹：

Jurij Leskovec是斯坦福大學計算機科學副教授，研究側重于分析和建模大型社區和信息網絡，作為跨社區、技術和自然世界現象的研究。他側重于網絡結構的統計建模、網絡演化、信息傳播、網絡影響和病毒。他所研究的問題是由大規模數據、網絡和其他在線媒體引發的，同樣從事文本挖掘和機器學習的應用。個人官網：

下載索引：鏈接：

簡要介紹： 這本書內容豐富，覆蓋全面，詳細介紹了機器學習的各種技術。本書的目的是提供不同分類方法的最新評論，比較它們在各種具有挑戰性的數據集上的性能，并繪制關于其適用于現實工業問題的結論。在描述內容之前，我們首先需要定義分類的含義，對這項任務的不同觀點給出一些背景知識，并介紹作為本書基礎的EuropeaCommunity StatLog項目。

作者介紹： D. Michie, 奧納德·米奇出生于1923年11月11日。他獲得了牛津大學生物科學研究的碩士、博士和DSc學位。由于對人工智能的貢獻，他被選為美國人工智能協會的創始會員。他對將人類智能編程成機器的興趣，起源于二戰期間他在布萊奇公園（Bletchley Park）加入英國破譯密碼小組（British code breaking group）期間。2007年7月7日，唐納德·米奇教授死于一場車禍。 D.J. Spiegelhalter,劍橋大學統計實驗室公共風險理解溫頓教授，劍橋丘吉爾學院院士。鏡架是一位被ISI高度引用的研究員。他的研究興趣是統計學，包括臨床試驗的貝葉斯方法、專家系統和復雜建模與流行病學、條件獨立的圖形模型、統計軟件、臨床試驗中的一般問題以及公眾對風險的理解。 C.C. Taylor，查爾斯·泰勒是利茲大學統計系的統計學教授。他的研究興趣是統計學習和數據挖掘、空間統計和圖像分析。

簡介： 機器學習是從數據和經驗中學習的算法研究。 它被廣泛應用于從醫學到廣告，從軍事到行人的各種應用領域。 CIML是一組入門資料，涵蓋了現代機器學習的大多數主要方面（監督學習，無監督學習，大幅度方法，概率建模，學習理論等）。 它的重點是具有嚴格主干的廣泛應用。 一個子集可以用于本科課程； 研究生課程可能涵蓋全部材料，然后再覆蓋一些。

作者介紹： Hal Daumé III，教授，他曾擔任Perotto教授職位，他現在Microsoft Research NYC的機器學習小組中。 研究方向是自然語言處理。

大綱介紹：

• 前言
• 決策樹
• Limits of Learning
• 近鄰算法
• 感知機
• 聯系
• 邊緣分類
• 線性模型
• 偏差
• 概率模型
• 神經網絡
• 核函數
• 學習理論
• Ensemble 方法
• 高效學習
• 無監督學習
• 期望最大化
• 結構預測
• 模仿學習
• 后記

下載鏈接： //pan.baidu.com/s/1QwSGTioJxDCRvlkBqcJr_A

提取碼：fwbq

機器學習是計算機科學發展最快的領域之一，有著廣泛的應用。這本教科書的目的是以一種有原則的方式介紹機器學習和它提供的算法范例。這本書提供了一個基本的理論基礎的機器學習和數學推導，將這些原則轉化為實際的算法。在介紹了基礎知識之后，這本書涵蓋了以前教科書沒有涉及到的一系列廣泛的中心主題。這些包括討論學習的計算復雜性和凸性和穩定性的概念;重要的算法范例包括隨機梯度下降、神經網絡和結構化輸出學習;以及新興的理論概念，如PAC-Bayes方法和基于壓縮的邊界。為高級本科生或剛開始的研究生設計，文本使學生和非專業讀者在統計，計算機科學，數學和工程的機器學習的基礎和算法。

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！

目錄

Part I: 數據基礎

• Introduction and Motivation
• Linear Algebra
• Analytic Geometry
• Matrix Decompositions
• Vector Calculus
• Probability and Distribution
• Continuous Optimization

Part II: 機器學習問題

• When Models Meet Data
• Linear Regression
• Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
• Density Estimation with Gaussian Mixture Models
• Classification with Support Vector Machines

主題： Introduction to Machine Learning

課程簡介： 機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序（例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影以及驅動自主機器人的程序）。本課程從不同的角度介紹機器學習的理論和實用算法。主題包括貝葉斯網絡、決策樹學習、支持向量機、統計學習方法、無監督學習和強化學習。本課程涵蓋理論概念，例如歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和Occam的剃刀。編程作業包括各種學習算法的實際操作實驗。這門課程的目的是讓一個研究生在方法論，技術，數學和算法方面有一個徹底的基礎，目前需要的人誰做的機器學習的研究。

邀請嘉賓： Hal Daumé III，紐約市微軟研究院的研究員，是機器學習小組的一員；他也是馬里蘭大學的副教授。他主要從事自然語言處理和機器學習。

Matt Gormley，卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習部（ML）助教。

Roni Rosenfeld，卡內基梅隆大學計算機學院機器學習系教授兼主任，個人主頁：//www.cs.cmu.edu/~roni/。等