亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

【導讀】《機器學習：貝葉斯和優化的視角》是雅典大學信息學和通信系的教授Sergios Theodoridis的經典著作，對所有主要的機器學習方法和新研究趨勢進行了深入探索，涵蓋概率和確定性方法以及貝葉斯推斷方法。非常值得學習。

Sergios Theodoridis教授是雅典大學信息學和通信系的教授，香港中文大學（深圳）客座教授。他的研究領域是信號處理和機器學習。他的研究興趣是自適應算法，分布式和稀疏性感知學習，機器學習和模式識別，生物醫學應用中的信號處理和學習以及音頻處理和檢索。

他的幾本著作與合著蜚聲海內外，包括《機器學習：貝葉斯和優化的視角》以及暢銷書籍《模式識別》。他是2017年EURASIP Athanasios Papoulis獎和2014年EURASIP Meritorious Service獎的獲得者。

//cgi.di.uoa.gr/~stheodor/

機器學習：貝葉斯和優化方法

本書對所有主要的機器學習方法和新研究趨勢進行了深入探索，涵蓋概率和確定性方法以及貝葉斯推斷方法。其中，經典方法包括平均/小二乘濾波、卡爾曼濾波、隨機逼近和在線學習、貝葉斯分類、決策樹、邏輯回歸和提升方法等，新趨勢包括稀疏、凸分析與優化、在線分布式算法、RKH空間學習、貝葉斯推斷、圖模型與隱馬爾可夫模型、粒子濾波、深度學習、字典學習和潛變量建模等。全書構建了一套明晰的機器學習知識體系，各章內容相對獨立，物理推理、數學建模和算法實現精準且細致，并輔以應用實例和習題。本書適合該領域的科研人員和工程師閱讀，也適合學習模式識別、統計/自適應信號處理和深度學習等課程的學生參考。

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

書名： Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

主要內容：

這本書分為兩個部分。

第一部分，機器學習的基礎知識，涵蓋以下主題：

• 什么是機器學習？它被試圖用來解決什么問題？機器學習系統的主要類別和基本概念是什么？
• 典型的機器學習項目中的主要步驟。
• 通過擬合數據來學習模型。
• 優化成本函數（cost function）。
• 零、前言
• 處理，清洗和準備數據。
• 選擇和設計特征。
• 使用交叉驗證選擇一個模型并調整超參數。
• 機器學習的主要挑戰，特別是欠擬合和過擬合（偏差和方差權衡）。
• 對訓練數據進行降維以對抗 the curse of dimensionality（維度詛咒）
• 最常見的學習算法：線性和多項式回歸， Logistic 回歸，k-最近鄰，支持向量機，決策 樹，隨機森林和集成方法。

第二部分，神經網絡和深度學習，包括以下主題：

• 什么是神經網絡？它們有啥優勢？
• 使用 TensorFlow 構建和訓練神經網絡。
• 最重要的神經網絡架構：前饋神經網絡，卷積網絡，遞歸網絡，長期短期記憶網絡 （LSTM）和自動編碼器。
• 訓練深度神經網絡的技巧。
• 對于大數據集縮放神經網絡。
• 強化學習。

第一部分主要基于 scikit-learn ，而第二部分則使用 TensorFlow 。 注意：不要太急于深入學習到核心知識：深度學習無疑是機器學習中最令人興奮的領域之 一，但是你應該首先掌握基礎知識。而且，大多數問題可以用較簡單的技術很好地解決（而 不需要深度學習），比如隨機森林和集成方法（我們會在第一部分進行討論）。如果你擁有 足夠的數據，計算能力和耐心，深度學習是最適合復雜的問題的，如圖像識別，語音識別或 自然語言處理。

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/

【北京郵電大學】機器學習在材料科學中的應用綜述，Machine learning in materials science //onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/inf2.12028