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

地址：

//book-wright-ma.github.io/

本書涵蓋了用于高維數據分析的新的數學原理(統計和幾何)、可擴展(凸和非凸)優化方法，以及重要的應用，如科學成像、寬帶通信、人臉識別、3D視覺和深度網絡。這本書將被用作數據科學、信號處理、優化和機器學習領域的研究生入門教科書。它已被用于課程EECS 290(伯克利)和ELEN 6886(哥倫比亞)。

在過去的二十年里，高維空間中低維結構的研究有了巨大的發展。在很大程度上，具有代表性的低維模型(如稀疏和低秩以及它們的變體和擴展)的幾何和統計特性現在已經很好地理解了。在何種條件下，這些模型可以有效地和高效地從(最小采樣量)數據中恢復，已經清楚地描述了。為了從高維數據中恢復低維模型，已經開發了許多高效和可擴展的算法。對這些算法的工作條件和計算復雜性也進行了詳細的描述。這些新理論結果和算法已經徹底改變了科學和信號處理的實踐數據, 并對傳感、成像和信息處理產生了重要的影響。在科學成像、圖像處理、計算機視覺、生物信息學、信息檢索和機器學習等領域，我們已取得了顯著的技術進步。正如我們將從本書中介紹的應用程序中看到的，其中一些發展似乎違背了傳統智慧。

見證了這一歷史性的進步，我們認為，現在是全面研究這一新知識體系并在統一的理論和計算框架下組織這些豐富成果的時候了。關于壓縮感知和稀疏模型的數學原理，已有許多優秀的書籍。然而，本書的目標是通過真正有效的計算，彌合低維模型在高維數據分析中的原理和應用之間的差距:

本書結構

這本書的主體包括三個相互關聯的部分: 原理、計算和應用(PCA)。本書還對相關的背景知識做了附錄。

第一部分: 原理(2-7章)提出了稀疏、低秩和一般低維模型的基本性質和理論結果。它描述了在保證正確性或精度的情況下，恢復這種低維結構的逆問題變得易于處理并且能夠有效地解決的條件。

第二部分: 計算(第8章和第9章)介紹了凸和非凸優化的方法，以開發用于恢復低維模型的實用算法。這些方法展示了如何系統地提高算法效率和降低整體計算復雜度，從而使生成的算法快速、可擴展到大尺寸和高維數據的強大思想。

第三部分: 應用(10到16章)演示了如何前面兩部分的原理和計算方法可能價格不能提高解決各種現實問題和實踐。這些應用還指導如何適當地定制和擴展本書中介紹的理想化的模型和算法，以包含關于應用的其他領域特定知識(先驗或約束)。

最后的附錄(A-E)在書的最后是為了使這本書很大程度上是獨立的。

本課程由四個部分組成。

• 數學基礎。矩陣、向量、Lp范數、范數的幾何、對稱性、正確定性、特征分解。無約束優化，graident下降，凸函數，拉格朗日乘數，線性最小二乘。概率空間，隨機變量，聯合分布，多維高斯函數。

• 線性分類器。線性判別分析、分離超平面、多類分類、貝葉斯決策規則、貝葉斯決策規則的幾何、線性回歸、邏輯回歸、感知器算法、支持向量機、非線性變換。

• 學習理論。偏差與方差、訓練與測試、泛化、PAC框架、Hoeffding不等式、VC維。

• 魯棒性。對抗性攻擊，有目標和無目標攻擊，最小距離攻擊，最大損失攻擊，規則攻擊。通過納微擾。支持向量機的魯棒性。

//engineering.purdue.edu/ChanGroup/ECE595/index.html

本課程介紹構成現代計算機操作系統的基本概念和核心原理。這門課的目標是解釋那些可能在未來許多年仍然存在的概念和原則。本課程是操作系統和分布式系統研究的起點。具體地說，本課程介紹了進程、并發、同步、調度、多程序設計、內存管理和文件系統的概念。

//cs.jhu.edu/~huang/cs318/fall20/index.html

本課程是講座和編程作業的結合，其中我們將學習現代數據庫管理系統的內部原理。它將涵蓋在高性能事務處理系統(OLTP)和大型分析系統(OLAP)中使用的組件的核心概念和基礎。這個類將強調這些思想實現的效率和正確性。本課程適用于對系統編程感興趣的高級本科生和研究生。

//www.cc.gatech.edu/~jarulraj/courses/4420-f20/

【導讀】卡內基梅隆大學（CMU），在2020年春季學習繼續開設了由Eric P. Xing教授執教的經典課程《Probabilistic Graphical Models》（概率圖模型）。這門課程從2005年開設至今，已經有十多個年頭了。它影響了一代又一代計算機學者，為學界培養了大量機器學習人才。直到如今，概率圖模型仍然是機器學習領域非常火熱的方向，感興趣的同學不要錯過。

課程簡介：

在人工智能、統計學、計算機系統、計算機視覺、自然語言處理和計算生物學等許多其他領域中，許多問題都可以看作是從局部信息中尋找一致的全局結論。概率圖模型框架為這一范圍廣泛的問題提供了統一的視角，支持對具有大量屬性和龐大數據集的問題進行有效的推理、決策和學習。無論是應用圖模型來解決復雜問題還是作為將圖模型作為核心研究課題，本課程都能為你打下堅實基礎。

邢波 Eric P. Xing 教授

Eric P.Xing是卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）計算機科學教授，是2018年世界經濟論壇（World Economic Forum）技術先驅公司Petuum Inc.的創始人、首席執行官和首席科學家，該公司為廣泛和通用的工業人工智能應用構建標準化人工智能開發平臺和操作系統。美國新澤西州立大學分子生物學與生物化學博士；美國加州大學伯克利分校（UC，Berkeley）計算機科學博士。主要研究興趣集中在機器學習和統計學習方法論及理論的發展，和大規模計算系統和架構的開發，以解決在復雜系統中的高維、多峰和動態的潛在世界中的自動化學習、推理以及決策問題。目前或曾經擔任《美國統計協會期刊》(JASA)、《應用統計年鑒》(AOAS)、《IEEE模式分析與機器智能學報》(PAMI)和《PLoS計算生物學雜志》(the PLoS JournalofComputational Biology)的副主編，《機器學習雜志》(MLJ)和《機器學習研究雜志》(JMLR)的執行主編，還是美國國防部高級研究計劃署(DARPA)信息科學與技術顧問組成員，曾獲得美國國家科學基金會(NSF)事業獎、Alfred P. Sloan學者獎、美國空軍青年學者獎以及IBM開放協作研究學者獎等，以及多次論文獎。曾于2014年擔任國際機器學習大會（ICML）主席。

//www.cs.cmu.edu/~epxing/

課程信息：

• 課程網站：
• 教師: Eric P. Xing (epxing@cs)
• 時間: MW 12:00-1:20pm
• 地點: Wean 7500
• 辦公時間: Mon 1:30-2:30pm GHC 8101
• Piazza:
• Gradescope:
• 助教 (email, office hours):
  • Xun Zheng (xzheng1@andrew, Fri 4-5pm GHC 8013)
  • Ben Lengerich (blengeri@andrew, Thu 10-11am GHC 9005)
  • Haohan Wang (haohanw@andrew, Fri 5-6pm)
  • Yiwen Yuan (yiweny@andrew, Tue 1:50-2:50pm, outside GHC 8011)
  • Xiang Si (xsi@andrew, Wed 2-3pm, GHC Citadel Commons)
  • Junxian He (junxian1@andrew, Mon 4-5pm GHC 6603)