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本書介紹了信號處理的基本原理和技術，從信號和系統理論的基本思想到真實世界的應用。學生被介紹到現代信號處理的強大基礎，包括希爾伯特空間的基本幾何，傅里葉變換的數學，以及采樣、插值、逼近和壓縮的要點。作者討論了現實世界的問題和使用這些工具的障礙，以及適應他們的方法，以克服有限和本地化的問題，不確定性的限制，和計算成本。它包括超過160個家庭作業問題和超過220個工作示例，專門設計用于測試和擴展學生對信號處理基礎的理解，并伴隨著廣泛的在線材料，旨在幫助學習，包括Mathematica?資源和交互式演示。

//fourierandwavelets.org/

這本書涵蓋了現代信號處理的深入理解的基礎。它包含了許多讀者以前可能看到的分散在多個來源的材料，但沒有希爾伯特空間解釋，這在信號處理中是必不可少的。我們的目標是用幾何來教授信號處理，也就是說，將歐幾里得幾何觀點擴展到抽象信號;我們用希爾伯特空間幾何來完成。通過這種方法，基本概念——如基的性質、傅里葉表示、采樣、插值、逼近和壓縮——通常在有限維度、離散時間和連續時間中統一起來，從而更容易指出少數的本質區別。幾何上統一結果有助于推廣到傅里葉域以外的見解，推動理解得更遠、更快。

這本書的目的是為剛才描述的方法開發框架，即擴展和近似，以及展示這些方法在工程和應用科學中使用的實際例子。特別地，我們將看到擴展和逼近與采樣、濾波、估計和壓縮等基本信號處理任務密切相關。

第二章，從歐幾里得到希爾伯特，介紹了希爾伯特空間的基本結構。這些向量空間被賦予了可以歸納直觀幾何性質的操作。在一般情況下，我們提出信號表示的概念，它本質上是向量空間的坐標系。當一個表示是完整的且不冗余的，它為空間提供了基礎;當它是完整的和冗余的，它為空間提供了一個框架。基的一個關鍵優點是正交性;與框架相對應的是緊密性。

第3章和第4章將我們的注意力集中在序列和函數空間上，它們的域可以與時間相關聯，從而得到一種在一般希爾伯特空間中不一定存在的內在排序。

在第3章“序列與離散時間系統”中，向量是依賴于離散時間的序列，在這些向量上的一類重要的線性算子是對時移不變的算子;這些是卷積算子。這些運算符自然地導致使用離散時間傅里葉變換的信號表示，而對于循環擴展的有限長度序列，則使用離散傅里葉變換。

第四章，函數與連續時間系統，平行于第三章;向量現在是一個依賴于連續時間的函數，關于這些向量的一個重要的線性算子是那些對時移不變的;這些是卷積算子。這些運算符自然地導致使用傅里葉變換的信號表示，對于循環擴展的有限長度函數，或周期函數，傅里葉級數。這兩章中的四種傅里葉表示在不同的領域中例證了線性、移位不變算子或卷積的對角化。

第5章，采樣和插值，在第3章和第4章之間建立了基本的聯系。將離散時間序列與給定的連續時間函數聯系起來是采樣，反之則是插值;這些是信號處理中的核心概念，因為連續域現象的數字計算必須在離散域中進行。

第6章，近似和壓縮，介紹了許多類型的近似，這些近似是制造計算實用工具的核心。研究了多項式逼近和級數展開式截斷法，以及壓縮的基本原理。

第7章，局部化和不確定性，介紹了單個向量的時間、頻率、尺度和分辨率特性;這些屬性建立了我們的直覺，讓我們知道單個表示系數可能捕捉到什么，也可能捕捉不到什么。然后，我們研究用于表示信號的向量集的這些性質。具體地說，時間和頻率本地化導致了時頻平面的概念，傅里葉技術和小波技術之間的本質區別變得明顯:傅里葉技術使用頻率上的等間距向量，而小波技術使用頻率上的冪律間距向量;此外，傅里葉技術使用等尺度的向量，而小波技術使用幾何間距的尺度。我們以真實信號的例子結束，以發展對各種信號表示的直覺。

基于深度學習的機器人感知和認知引入了機器人感知和認知深度學習的廣泛主題和方法。這本書提供了接近從端到端的學習觀點的大量機器人感知和認知任務所需的概念和數學背景。本書適用于機器人視覺、智能控制、機電一體化、深度學習、機器人感知和認知任務的學生、大學和行業研究人員和從業者。

深度學習是指允許計算機利用原始傳感器數據并從經驗中學習以實現感知、認知和行動等高級目標的方法。這是機器人系統需要的基本能力，特別是在感知和認知任務中，機器人需要了解環境，操作物體，并與人、動物和其他機器人以動態的方式互動。傳統的機器人系統對傳感器數據和環境狀態表示依賴大量的特征工程，其次是通常與數據表示分離的數據分析步驟，而基于深度學習的方法將所有這些步驟結合在一起，形成一個通過經驗優化的端到端的基于學習的過程。這允許識別和利用傳感器數據中的復雜模式，實現更高的性能水平，并實時獲得魯棒的解決方案。

這本經過編輯的書介紹了機器人感知和認知深度學習的廣泛主題，以及端到端方法。它涵蓋以下主題:2D/3D目標檢測和跟蹤，語義場景分割，人類活動識別，無人機競賽中的自主導航和規劃，敏捷生產中的機器人抓取，多智能體系統，仿真環境，生物信號和醫學圖像分析。為了提供對這些主題的完整描述，本書的第一章涵蓋了深度學習模型和機器學習范式的基本概念，這可以作為理解如何有效地訓練深度學習模型以實現高性能的參考。這些主題包括神經網絡和反向傳播、卷積神經網絡、圖卷積網絡、循環神經網絡、深度強化學習、輕量級深度學習、知識蒸餾、漸進和壓縮深度學習、表示學習和檢索。最后，給出了機器人開放深度學習工具(OpenDR)解決機器人問題的具體實例。讀者可以使用這些例子作為起點，用深度學習模型有效地編程機器人解決方案。

這本書提供了從端到端機器學習的觀點來接近大量機器人感知和認知任務所需的概念和數學背景。它可以作為深度學習、機器學習、機器人及其子學科如機器人視覺和導航的本科或研究生課程的教科書。隨著深度學習解決方案不斷提供高性能和可靠的解決方案，包括書中涉及的主題在內的相關課程的數量也在增加，許多大學的課程中也加入了新課程。此外，專注于機器人感知和認知任務的機器人視覺、智能控制、機電一體化和深度學習領域的科學家、工程師和實踐者可以對深度學習及其在其研究領域的應用有一個完整的認識。通過這本書，讀者將能夠:

理解深度學習的原理和方法 * 理解在機器人應用中應用端到端學習的原理，設計和訓練深度學習模型 * 將深度學習應用于機器人視覺任務，如物體識別、圖像分類、視頻分析等 * 了解如何使用機器人模擬環境來訓練深度學習模型 * 了解如何將深度學習用于不同的任務，從規劃、導航到生物信號分析

Chapter 1: Introduction * Chapter 2: Neural networks and backpropagation * Chapter 3: Convolutional neural networks * Chapter 4: Graph convolutional networks * Chapter 5: Recurrent neural networks * Chapter 6: Deep reinforcement learning * Chapter 7: Lightweight deep learning * Chapter 8: Knowledge distillation * Chapter 9: Progressive and compressive learning * Chapter 10: Representation learning and retrieval * Chapter 11: Object detection and tracking * Chapter 12: Semantic scene segmentation for robotics * Chapter 13: 3D object detection and tracking * Chapter 14: Human activity recognition * Chapter 15: Deep learning for vision-based navigation in autonomous drone racing * Chapter 16: Robotic grasping in agile production * Chapter 17: Deep learning in multiagent systems * Chapter 18: Simulation environments * Chapter 19: Biosignal time-series analysis * Chapter 20: Medical image analysis * Chapter 21: Deep learning for robotics examples using OpenDR

這本教科書在機器學習的背景下介紹線性代數和優化。書中提供了例子和練習。每個章節末尾的練習解決方案手冊可供教學指導老師使用。本教材針對計算機科學、數學和數據科學領域的研究生和教授。高級本科生也可以使用本教材。本書各章節的組織方式如下:

1. 線性代數及其應用:章節集中在線性代數的基礎以及它們在奇異值分解、矩陣分解、相似矩陣(核方法)和圖分析方面的常見應用。大量的機器學習應用已經被用作例子，如光譜聚類、基于核的分類和異常值檢測。緊密整合的線性代數方法與例子，從機器學習區分這本書從線性代數的一般卷。重點顯然是機器學習線性代數最相關的方面，并教讀者如何應用這些概念。

2. 優化及其應用:機器學習的大部分內容都是優化問題，其中我們試圖最大化回歸和分類模型的準確性。以優化為中心的機器學習的“父問題”是最小二乘回歸。有趣的是，這個問題在線性代數和優化中都有出現，是連接這兩個領域的關鍵問題之一。最小二乘回歸也是支持向量機、邏輯回歸和推薦系統的起點。此外，降維和矩陣分解的方法也需要優化方法的發展。在計算圖中討論了優化的一般觀點，以及它在神經網絡中的反向傳播的應用。

機器學習初學者經常面臨的一個挑戰是線性代數和優化所需的廣泛背景。一個問題是，現有的線性代數和優化課程并不是針對機器學習的;因此，一個人通常需要完成比機器學習所需的更多的課程材料。此外，優化和線性代數的某些類型的思想和技巧在機器學習中出現的頻率比其他以應用程序為中心的設置更高。因此，發展一種更適合機器學習的特定視角的線性代數和優化的觀點具有重要的價值。

”圖。這么簡單的想法。將問題映射到圖上，然后通過搜索圖或探索圖的結構來解決它。還有什么比這更容易的呢?然而，事實證明，使用圖表是一個巨大而復雜的領域。跟上潮流是一項挑戰。為了跟上進度，您只需要一個了解大多數圖表工作人員的編輯，并讓他收集近70名研究人員來總結他們的圖表工作。結果就是《海量圖分析》這本書。”

• Timothy G. Mattson，英特爾公司高級首席工程師

大規模圖分析方面的專業知識是解決現實世界的重大挑戰的關鍵，從醫療保健到可持續性，到檢測內部威脅、網絡防御等。這本書提供了大規模圖分析的全面介紹，從思想領袖橫跨學術界，行業，和政府的貢獻。

大規模圖分析將有利于學生，研究人員，和學術界實踐者，國家實驗室，和行業誰希望了解最先進的算法，模型，框架和軟件在大規模圖分析。

這本書的目標是學術界、國家實驗室和工業界的學生、研究人員和從業者，他們希望獲得海量尺度分析的最先進的算法、模型、框架和軟件。這本書包含了在大規模圖分析領域的主要作者的章節的全面集合。章節分為五個部分:第一部分:算法:搜索和路徑(第1 - 2章)，第二部分:算法:結構(第3 - 6章)，第2部分:算法和應用(第7 - 11章)，第5部分:模型(第12 - 14章)，第5部分:框架和軟件(第15 - 20章)。

算法設計藝術是對所有算法設計書籍的補充感知，是所有層次學習者以及處理算法問題的專業人員的路線圖。此外，這本書提供了一個全面的介紹算法，涵蓋了相當深的，但使他們的設計和分析，以所有層次的讀者。所有的算法都是用“偽代碼”來描述和設計的，任何不懂編程的人都可以讀懂。

本書包括一系列綜合問題及其針對每種算法的解決方案，以展示其執行評估和復雜性，目標是:

• 了解算法的基本概念和設計原理，以及算法的復雜性
• 用c語言演示所有算法的編程實現
• 一本優秀的算法手冊，其中的章節不言自明，問題和解決方案也很豐富
• 雖然其他書籍可能也涵蓋了一些相同的主題，但這本書的設計是既通用又完整的，因為它通過偽代碼示例逐步遍歷了分析每個算法復雜性的概念和方法。此外，這本書提供了一個有趣的初級讀本的算法領域。
• 本書是為學習算法設計的本科生和研究生設計的。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

這本教科書是關于計算機科學的。它也是關于Python的。然而，還有更多。算法和數據結構的研究是理解計算機科學的核心。學習計算機科學與學習其他困難的學科沒有什么不同。要想成功，唯一的方法就是有意識地、不斷地接觸基本思想。初學計算機的科學家需要實踐，以便在繼續學習課程中較復雜的部分之前有一個徹底的了解。此外，初學者需要獲得成功的機會和獲得信心。本教材旨在作為數據結構和算法的第一門課程的教材，通常作為計算機科學課程的第二門課程教授。雖然第二門課程被認為比第一門課程更高級，但本書假設你是這個水平的初學者。您可能還在努力學習第一門計算機科學課程的一些基本思想和技能，但已經準備好進一步探索這一學科并繼續實踐解決問題的方法。我們將介紹抽象數據類型和數據結構、編寫算法和解決問題。我們將研究大量數據結構，并解決出現的經典問題。你在這里學到的工具和技術將會在你繼續學習計算機科學的過程中不斷地被應用。

機器學習是計算機科學中增長最快的領域之一，具有深遠的應用。本書的目的是介紹機器學習，以及它所提供的算法范例。本書對機器學習的基本原理和將這些原理轉化為實際算法的數學推導提供了理論解釋。在介紹了基礎知識之后，這本書涵蓋了以前教科書沒有涉及到的一系列廣泛的中心主題。這些包括討論學習的計算復雜性和凸性和穩定性的概念;重要的算法范例包括隨機梯度下降、神經網絡和結構化輸出學習;以及新興的理論概念，如PAC-Bayes方法和基于壓縮的界限。本文面向高級本科生或剛畢業的學生，使統計學、計算機科學、數學和工程學領域的學生和非專業讀者都能接觸到機器學習的基本原理和算法。

//www.cse.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/index.html

概述

機器學習是指自動檢測數據中有意義的模式。在過去的幾十年里，它已經成為幾乎所有需要從大數據集中提取信息的任務的通用工具。我們被一種基于機器學習的技術包圍著:搜索引擎學習如何給我們帶來最好的結果(同時投放有利可圖的廣告)，反垃圾郵件軟件學習如何過濾我們的電子郵件信息，信用卡交易被一種學習如何偵測欺詐的軟件保護著。數碼相機學會識別人臉，智能手機上的智能個人輔助應用學會識別語音指令。汽車配備了使用機器學習算法構建的事故預防系統。機器學習還廣泛應用于生物信息學、醫學和天文學等科學領域。

所有這些應用程序的一個共同特征是，與計算機的更傳統使用相比，在這些情況下，由于需要檢測的模式的復雜性，人類程序員無法提供關于這些任務應該如何執行的明確、詳細的規范。以智慧生物為例，我們的許多技能都是通過學習我們的經驗(而不是遵循給我們的明確指示)而獲得或改進的。機器學習工具關注的是賦予程序“學習”和適應的能力。

這本書的第一個目標是提供一個嚴格的，但易于遵循，介紹機器學習的主要概念: 什么是機器學習?

本書的第二個目標是介紹幾種關鍵的機器學習算法。我們選擇展示的算法一方面在實踐中得到了成功應用，另一方面提供了廣泛的不同的學習技術。此外，我們特別關注適合大規模學習的算法(又稱“大數據”)，因為近年來，我們的世界變得越來越“數字化”，可用于學習的數據量也在急劇增加。因此，在許多應用中數據量大，計算時間是主要瓶頸。因此，我們明確地量化了學習給定概念所需的數據量和計算時間。

目錄：

• Introduction

Part I: Foundations

• A gentle start
• A formal learning model
• Learning via uniform convergence
• The bias-complexity trade-off
• The VC-dimension
• Non-uniform learnability
• The runtime of learning

Part II: From Theory to Algorithms

• Linear predictors
• Boosting
• Model selection and validation
• Convex learning problems
• Regularization and stability
• Stochastic gradient descent
• Support vector machines
• Kernel methods
• Multiclass, ranking, and complex prediction problems
• Decision trees
• Nearest neighbor
• Neural networks

Part III: Additional Learning Models

• Online learning
• Clustering
• Dimensionality reduction
• Generative models
• Feature selection and generation

Part IV: Advanced Theory

• Rademacher complexities
• Covering numbers
• Proof of the fundamental theorem of learning theory
• Multiclass learnability
• Compression bounds
• PAC-Bayes

Appendices

• Technical lemmas
• Measure concentration
• Linear algebra

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。