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[付費5元查看完整內容]【機器學習基礎最新版】（Mathematics for Machine Learning），417頁pdf

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
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相關內容

“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓 可以自動“ ”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習算法。很多 問題屬于 ，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。” ——中文維基百科

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[付費5元查看完整內容]【新書：機器學習簡介】《A Concise Introduction to Machine Learning》by A.C. Faul (CRC 2019)

題目

《A Concise Introduction to Machine Learning》by A.C. Faul (CRC 2019)

關鍵字

機器學習簡介

簡介

本書對當下機器學習的發展以及技術進行了簡介，循序漸進，深入淺出，適合新手入門。

目錄

  • Introduction
  • Probability Theory
  • Sampling
  • Linear Classification
  • Non-Linear Classification
  • Clustering
  • Dimensionality Reduction
  • Regression
  • Feature Learning
  • Appendix A: Matrix Formulae
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[付費5元查看完整內容]UC.Berkeley CS189講義教材:《機器學習全面指南》，185頁pdf

【導讀】UC.Berkeley CS189 《Introduction to Machine Learning》是面向初學者的機器學習課程在本指南中，我們創建了一個全面的課程指南，以便與學生和公眾分享我們的知識，并希望吸引其他大學的學生對伯克利的機器學習課程感興趣。

講義目錄：

  • Note 1: Introduction

  • Note 2: Linear Regression

  • Note 3: Features, Hyperparameters, Validation

  • Note 4: MLE and MAP for Regression (Part I)

  • Note 5: Bias-Variance Tradeoff

  • Note 6: Multivariate Gaussians

  • Note 7: MLE and MAP for Regression (Part II)

  • Note 8: Kernels, Kernel Ridge Regression

  • Note 9: Total Least Squares

  • Note 10: Principal Component Analysis (PCA)

  • Note 11: Canonical Correlation Analysis (CCA)

  • Note 12: Nonlinear Least Squares, Optimization

  • Note 13: Gradient Descent Extensions

  • Note 14: Neural Networks

  • Note 15: Training Neural Networks

  • Note 16: Discriminative vs. Generative Classification, LS-SVM

  • Note 17: Logistic Regression

  • Note 18: Gaussian Discriminant Analysis

  • Note 19: Expectation-Maximization (EM) Algorithm, k-means Clustering

  • Note 20: Support Vector Machines (SVM)

  • Note 21: Generalization and Stability

  • Note 22: Duality

  • Note 23: Nearest Neighbor Classification

  • Note 24: Sparsity

  • Note 25: Decision Trees and Random Forests

  • Note 26: Boosting

  • Note 27: Convolutional Neural Networks (CNN)

討論目錄：

  • Discussion 0: Vector Calculus, Linear Algebra (solution)

  • Discussion 1: Optimization, Least Squares, and Convexity (solution)

  • Discussion 2: Ridge Regression and Multivariate Gaussians (solution)

  • Discussion 3: Multivariate Gaussians and Kernels (solution)

  • Discussion 4: Principal Component Analysis (solution)

  • Discussion 5: Least Squares and Kernels (solution)

  • Discussion 6: Optimization and Reviewing Linear Methods (solution)

  • Discussion 7: Backpropagation and Computation Graphs (solution)

  • Discussion 8: QDA and Logistic Regression (solution)

  • Discussion 9: EM (solution)

  • Discussion 10: SVMs and KNN (solution)

  • Discussion 11: Decision Trees (solution)

  • Discussion 12: LASSO, Sparsity, Feature Selection, Auto-ML (solution)

講義下載鏈接：//pan.baidu.com/s/19Zmws53BUzjSvaDMEiUhqQ 密碼:u2xs

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[付費5元查看完整內容]【電子書】機器學習實戰（Machine Learning in Action），附PDF

題目： Machine Learning in Action

摘要： 這本書向人們介紹了重要的機器學習算法，介紹了使用這些算法的工具和應用程序，讓讀者了解它們在今天的實踐中是如何使用的。大部分的機器學習書籍都是討論數學，但很少討論如何編程算法。這本書旨在成為從矩陣中提出的算法到實際運行程序之間的橋梁。有鑒于此，請注意這本書重代碼輕數學。

代碼下載鏈接： //pan.baidu.com/s/1--8P9Hlp7vzJdvhnnhsDvw 提取碼：vqhg

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Causality for Machine Learning

Graphical causal inference as pioneered by Judea Pearl arose from research on artificial intelligence (AI), and for a long time had little connection to the field of machine learning. This article discusses where links have been and should be established, introducing key concepts along the way. It argues that the hard open problems of machine learning and AI are intrinsically related to causality, and explains how the field is beginning to understand them.

[付費5元查看完整內容]【經典圖書】機器學習基礎，427頁pdf Foundations of machine learning

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/

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