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 本課程的目的是提供非漸近方法的介紹，以研究在高維隨機結構出現的概率，統計，計算機科學，和數學。重點是開發一套已被證明在不同領域的廣泛應用程序中有用的公共工具。根據時間和聽眾的興趣，主題可能包括:措施的集中;功能性，運輸成本，鞅不等式;isoperimetry;馬爾可夫半群，混合時間，隨機場;hypercontractivity;閾值和影響;斯坦的方法;隨機過程的最高原則;高斯和拉德馬赫不等式;通用的鏈接;熵和組合維數;選擇應用程序。

這本書由數據庫和網絡技術的權威撰寫，對學生和實踐者都是必不可少的讀本。Web和Internet商務的普及提供了許多非常大的數據集，可以通過數據挖掘從中收集信息。這本書集中在實用的算法，已被用來解決關鍵問題的數據挖掘，并可以成功地應用到即使是最大的數據集。它首先討論MapReduce框架，這是自動并行化算法的一個重要工具。作者解釋了對位置敏感的哈希和流處理算法的技巧，這些算法用于挖掘到達速度過快而無法進行詳盡處理的數據。其他章節介紹了PageRank的思想和組織Web的相關技巧，發現頻繁項目集和集群的問題。這第三版包括新的和擴展的覆蓋決策樹，深度學習，和挖掘社會網絡圖。

1. 分布式文件系統和map-reduce作為創建并行算法的工具，可以成功地處理大量數據。

2. 相似度搜索，包括minhashing和localitysensitive hashing的關鍵技術。3.數據流處理和專門的算法，用于處理快速到達的數據，這些數據必須立即處理，否則就會丟失。

3. 搜索引擎的技術，包括谷歌的PageRank，鏈接垃圾郵件檢測，以及中心和權威的方法。

4. 頻繁項集挖掘，包括關聯規則、市場籃子、a -先驗算法及其改進。

5. 算法聚類非常大，高維數據集。

6. Web應用程序的兩個關鍵問題:管理廣告和推薦系統。

7. 用于分析和挖掘非常大的圖的結構的算法，特別是社會網絡圖。

8. 通過降維獲得大數據集重要屬性的技術，包括奇值分解和潛在語義索引。

9. 機器學習算法，可以應用于非常大的數據，如感知機，支持向量機，梯度下降，和決策樹。

10. 神經網絡和深度學習，包括最重要的特殊情況:卷積和遞歸神經網絡，以及長短時記憶網絡。

機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!

對這項技術

機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。

關于這本書

《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。

使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。

無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!

里面有什么

• 常用ML技術
• 使用tidyverse包來組織和繪制數據
• 驗證模型的性能
• 為您的任務選擇最佳的ML模型
• 各種實際的編碼練習
• ML的最佳實踐

 機器學習有很多名稱，如機器學習、人工智能、模式識別、數據挖掘、數據同化和大數據等等。它在許多科學領域都有發展，比如物理學、工程學、計算機科學和數學。例如，它被用于垃圾郵件過濾、光學字符識別(OCR)、搜索引擎、計算機視覺、自然語言處理(NLP)、廣告、欺詐檢測、機器人技術、數據預測、材料發現、天文學。這使得有時在文獻中很難找到一個特定問題的解決方案，僅僅是因為不同的單詞和短語用于同一個概念。

這本書旨在緩解這一問題。一個共同的概念，但已知在幾個學科不同的名稱，是描述使用數學作為共同的語言。讀者會發現索引對他們所知的特定主題有用。該索引是全面的，使它很容易找到所需的信息。希望這本書能成為有用的參考書，并成為任何使用機器學習技術的人書架上的必備品

這本書的重點是為什么——只有當一個算法是成功的被理解的時候，它才能被正確的應用，并且結果是可信的。算法經常被并排講授，卻沒有顯示出它們之間的異同。這本書解決了共性，并旨在給一個徹底和深入的處理和發展直覺，同時保持簡潔。

對于任何使用機器學習技術的人來說，這本有用的參考書應該是必備的。

課件：

主題： Mastering Large Datasets with Python

簡介： 使用Python掌握大型數據集可以教會您編寫可以處理任何大小的數據集的代碼。您將從筆記本大小的數據集開始，這些數據集通過將大任務分解為可以同時運行的小任務來教您并行化數據分析。然后將這些程序擴展到云服務器集群上的工業大小的數據集。隨著map和reduce范例的穩固就位，您將探索Hadoop和PySpark等工具，以高效地處理大量分布式數據集，使用機器學習加快決策，并使用AWS S3簡化數據存儲。

作者簡介： John T. Wolohan是Booz Allen Hamilton的首席數據科學家，也是印第安納大學的博士研究員。

//www.manning.com/books/mastering-large-datasets-with-python

現代數據科學解決方案需要簡潔、易于閱讀和可伸縮。在《用Python掌握大型數據集》一書中，作者J.T. Wolohan向您介紹了如何使用Python編碼的功能影響方法來處理小型項目并對其進行擴展。您將探索有助于清晰性和可伸縮性的方法和內置Python工具，比如高性能并行方法，以及支持高數據吞吐量的分布式技術。本實用教程中豐富的實踐練習將為任何大型數據科學項目鎖定這些基本技能。

對這項技術

當應用于大量文件或分布式數據集時，在筆記本大小的數據上運行良好的編程技術可能會變慢，甚至完全失敗。通過掌握強大的map和reduce范型，以及支持它的基于python的工具，您可以編寫以數據為中心的應用程序，這些應用程序可以有效地擴展，而不需要在需求發生變化時重寫代碼庫。

關于這本書

使用Python掌握大型數據集教會您編寫可以處理任何大小的數據集的代碼。您將從筆記本大小的數據集開始，這些數據集通過將大任務分解為可以同時運行的小任務來教會您并行化數據分析。然后將這些程序擴展到云服務器集群上的工業級數據集。有了map和reduce范型，您將探索像Hadoop和PySpark這樣的工具來有效地處理大量的分布式數據集，使用機器學習加速決策制定，并使用AWS S3簡化數據存儲。

里面有什么

• 對map和reduce范例的介紹

• 并行化與多處理模塊框架

• 分布式計算的Hadoop和Spark

• 運行AWS作業來處理大型數據集

主題： C++ Primer Plus

摘要： 本書的第五版描述了ISO C++標準中所提出的語言，非正式地稱為C++99和C++03。或者，有時作為C++99／03。（2003版本在很大程度上是對1999標準的技術修正，沒有添加任何新的特征。）此后，C++繼續發展。國際C++標準委員會剛剛批準了一個新版本的標準。這個標準在開發過程中有C++0x的非正式名稱，現在它將被稱為C++11。大多數現代編譯器都支持C++99／03。本書中的大多數例子都符合這一標準，但是新標準的許多特征已經在一些實現中出現了，而這個版本的C++Primer-Plus探究了這些新特性。C++Primer-Plus討論了C語言的基本原理，并給出了C++的特點，使這本書可以自如。它給出了C++的基本原理，并用簡單的、易于復制和實驗的點程序來說明它們。學習輸入/輸出（I/O），如何使程序執行重復的任務和做出選擇。處理數據的許多方法，以及如何使用函數。您了解C++中添加到C的許多特性，包括以下內容：n類和對象n繼承n多態性、虛擬函數和運行時類型標識（RTTI）n函數重載n引用變量n泛型或與類型無關的編程，由模板和標準模板庫（STL）提供n處理錯誤條件的異常機制n用于管理名稱的命名空間函數、類和變量的。

書籍介紹： 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。機器學習是人工智能及模式識別領域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。本書從機器學習的基礎入手，分別講述了分類、排序、降維、回歸等機器學習任務，是入門機器學習的一本好書。

作者： Mehryar Mohri，是紐約大學庫蘭特數學科學研究所的計算機科學教授，也是Google Research的研究顧問。

大綱介紹：

• 介紹
• PAC學習框架
• rademacher復雜度和VC維度
• 支持向量機
• 核方法
• Boosting
• 線上學習
• 多類別分類
• 排序
• 回歸
• 算法穩定性
• 降維
• 強化學習

作者主頁：//cs.nyu.edu/~mohri/

在過去的十年里，計算和信息技術突飛猛進。它帶來了醫學、生物學、金融和營銷等各個領域的大量數據。理解這些數據的挑戰導致了統計領域新工具的發展，并催生了數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多這些工具有共同的基礎，但經常用不同的術語表示。這本書在一個共同的概念框架中描述了這些領域的重要思想。雖然方法是統計的，但重點是概念而不是數學。許多例子都給出了，與自由使用彩色圖形。它應該是統計學家和任何對科學或工業數據挖掘感興趣的人的寶貴資源。這本書的覆蓋面很廣，從監督學習(預測)到非監督學習。許多主題包括神經網絡、支持向量機、分類樹和增強——這是任何一本書中對這個主題的首次全面論述。這個主要的新版本的特點，許多主題不包括在原來的，包括圖形模型，隨機森林，集成方法，最小角度回歸和用于lasso的路徑算法、非負矩陣分解和譜聚類。還有一章是關于“寬”數據的方法(p大于n)，包括多重測試和錯誤發現率。Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman是斯坦福大學的統計學教授。他們是這一領域的杰出研究人員:Hastie和Tibshirani開發了廣義可加性模型，并就此寫了一本很受歡迎的書。Hastie在S-PLUS中編寫了大量的統計建模軟件，并發明了主曲線和曲面。Tibshirani提出了Lasso，并且是非常成功的Bootstrap介紹的合著者。弗里德曼是許多數據挖掘工具的共同發明者，包括CART、MARS和投影追蹤。