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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。

書名： Multiple View Geometry in Computer Vision

主要內容：

該書分為六個部分，并有七個簡短的附錄。每個部分都引入了一個新的幾何關系:背景的單應性，單視點的相機矩陣，兩視點的基本矩陣，三視點的三焦張量，四視點的四焦張量。在每種情況下，都有一章描述這種關系、它的性質和應用，并有相應的一章描述從圖像測量中進行估計的算法。所述的估計算法范圍從廉價、簡單的方法到目前被認為是最佳可用的最優算法。

第0部分:背景 這一部分比其他部分更像是教程。介紹了2-空間和3-空間射影幾何的中心思想(如理想點和絕對二次曲線);幾何圖形如何表示、處理和估計;以及幾何圖形如何與計算機視覺中的各種目標相聯系，如校正平面圖像以消除透視畸變。

第1部分:單視圖幾何 在這里，各種各樣的相機模型的透視投影從3-空間到一個圖像的定義和他們的解剖探索。介紹了利用傳統的標定對象技術進行標定的方法，以及從消失點和消失線進行攝像機標定的方法。

第2部分:雙視圖幾何 介紹了雙攝像機的極外幾何結構、圖像點對應的射影重建、射影模糊的解決方法、最佳三角剖分、通過平面實現視圖之間的轉換。

第3部分:三視圖幾何 這里描述了三個相機的三焦幾何結構，包括點對應從兩個視圖到第三個視圖的轉換，以及線對應的類似轉換;計算幾何從點和線對應，檢索相機矩陣。

第4部分:多視角 這部分有兩個目的。首先，它將三視圖幾何擴展到四個視圖(一個較小的擴展)，并描述了適用于n視圖的估計方法，例如Tomasi和Kanade的因式分解算法，用于同時從多個圖像計算結構和運動。其次，它涵蓋了在前幾章中提到過的主題，但通過強調它們的共性，可以更全面、更一致地理解這些主題。示例包括推導對應關系的多線性視圖約束、自動校準和模糊解決方案。

附錄： 這些描述了進一步的背景資料張量，統計，參數估計，線性和矩陣代數，迭代估計，稀疏矩陣系統的解，和特殊的投影變換。

【導讀】這本書對自動化機器學習（AutoML）的一般化方法進行了全面的闡述，并且收集了以這些方法為基礎的系統的描述和一系列關于自動化機器學習系統領域的挑戰。最近，機器學習在商業領域取得的成就和該領域的快速增長對機器學習產生了大量的需求，尤其是可以很容易地使用，并且不需要專家知識的機器學習方法。然而，當前許多表現優異的機器學習方法的大多都依賴人類專家去手動選擇適當的機器學習架構以及模型的超參數（深度學習架構或者更加傳統的機器學習方法）。為了克服這個問題，AutoML基于優化原理和機器學習本身去逐步實現機器學習的自動化。這本書可以為為研究人員和高年級學生提供一個進入這個快速發展的領域的切入點，同時也為打算在工作中使用AutoML的從業者提供參考。

第一部分 自動機器學習方法

每個機器學習系統都有超參數，而自動化機器學習最基本的任務就是自動設置這些超參數來優化性能。尤其是最近的深度神經網絡嚴重依賴對于神經網絡的結構、正則化和優化等超參數的選擇。自動優化超參數(HPO)有幾個重要的用例：?

• 減少機器學習應用過程中所需的人力。這在自動化機器學習（AutoML）的上下文中尤其重要。
• 提高機器學習算法的性能(根據實際問題調整算法);這已經在一些研究中對重要的機器學習基準方法產生了效果。
• 提高科學研究的再現性和公平性。自動化的HPO顯然比手工搜索更具可重復性。它使得不同的方法可以公平的比較，因為不同的方法只有在它們在相同級別的問題上調優時才能公平地進行比較。

第二部分 自動化機器學習系統

越來越多的非領域專家開始學習使用機器學習工具，他們需要非獨立的解決方案。機器學習社區通過開源代碼為這些用戶提供了大量復雜的學習算法和特征選擇方法，比如WEKA和mlr。這些開源包需要使用者做出兩種選擇：選擇一種學習算法，并通過設置超參數對其進行定制。然而想要一次性做出正確的選擇是非常具有挑戰性的，這使得許多用戶不得不通過算法的聲譽或直覺來進行選擇，并將超參數設置為默認值。當然，采用這種方法所獲得的性能要比最佳方法進行超參數設置差得多。

第三部分 自動化機器學習面臨的挑戰

直到十年之前，機器學習還是一門鮮為人知的學科。對于機器學習領域的科學家們來說，這是一個“賣方市場”:他們研究產出了大量的算法，并不斷地尋找新的有趣的數據集。大的互聯網公司積累了大量的數據，如谷歌，Facebook，微軟和亞馬遜已經上線了基于機器學習的應用，數據科學競賽也吸引了新一代的年輕科學家。如今，隨著開放性數據的增加，政府和企業不斷發掘機器學習的新的應用領域。然而，不幸的是機器學習并不是全自動的：依舊很難確定哪個算法一定適用于哪種問題和如何選擇超參數。完全自動化是一個無界的問題，因為總是有一些從未遇到過的新設置。AutoML面臨的挑戰包括但不限于：

• 監督學習問題（分類和回歸）
• 特征向量表示問題
• 數據集特征分布問題（訓練集，驗證集和測試集分布相同）
• 小于200兆字節的中型數據集
• 有限的計算資源