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主題： Deep Learning with Python

摘要： 《 Python深度學習》第二版全面介紹了使用Python和強大的Keras庫進行的深度學習領域。 由Keras的創建者Google AI研究人員Fran?oisChollet撰寫，此修訂版已更新了新章節，新工具和最新研究中的尖端技術。 讀者將通過實際示例和直觀的說明來加深理解，這些示例使深度學習的復雜性易于理解。

內容介紹：

計算機科學正在發展，以利用新的硬件，如GPU、TPUs、CPU和大型的集群。許多子領域，如機器學習和優化，已經調整了它們的算法來處理這樣的集群。

主題包括分布式和并行算法:優化、數值線性代數、機器學習、圖形分析、流形算法，以及其他在集群中難以擴展的問題。該類將重點分析程序，并使用Apache Spark和TensorFlow實現一些程序。

本課程將分為兩部分:首先，介紹并行算法的基礎知識和在單多核機器上的運行時分析。其次，我們將介紹在集群機器上運行的分布式算法。

現代博弈論的權威性和定量方法，應用于經濟、政治科學、軍事科學和金融等不同領域。

探索當前博弈論文本中未涉及的領域，包括對零和博弈的深入研究;提供博弈論的入門材料，包括討價還價，室內游戲，體育，網絡游戲和動態游戲;探討議價模式，探討議價模式下的資源分配、買賣指示、信譽等新結果;在每一章的結尾，都會給出理論結果以及大量的例子和詳細的解決方案;平衡了博弈論的理論基礎和復雜應用。

主題： Comprehensive Review of Deep Reinforcement Learning Methods and Applicationsin Economic

摘要： 深度強化學習（DRL）方法在經濟學中的應用已成倍增加。 DRL通過從強化學習（RL）和深度學習（DL）的廣泛功能來處理復雜的動態業務環境提供了廣闊的機遇。 DRL的特點是可伸縮性，它有可能結合經濟數據的噪聲和非線性模式應用于高維問題。在這項工作中，我們首先考慮對經濟學中各種應用中的DL，RL和深層RL方法進行簡要回顧，以提供對最新技術水平的深入了解。此外，研究了應用于經濟應用的DRL體系結構，以突出其復雜性，魯棒性，準確性，性能，計算任務，風險約束和獲利能力。調查結果表明，與傳統算法相比，DRL可以提供更好的性能和更高的精度，同時在存在風險參數和不確定性不斷增加的情況下面臨實際的經濟問題。

在Python中獲得操作、處理、清理和處理數據集的完整說明。本實用指南的第二版針對Python 3.6進行了更新，其中包含了大量的實際案例研究，向您展示了如何有效地解決廣泛的數據分析問題。在這個過程中，您將學習最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本書由Python panda項目的創建者Wes McKinney編寫，是對Python中的數據科學工具的實用的、現代的介紹。對于剛接觸Python的分析人員和剛接觸數據科學和科學計算的Python程序員來說，它是理想的。數據文件和相關材料可以在GitHub上找到。

• 使用IPython外殼和Jupyter筆記本進行探索性計算
• 學習NumPy (Numerical Python)中的基本和高級特性
• 開始使用pandas庫的數據分析工具
• 使用靈活的工具來加載、清理、轉換、合并和重塑數據
• 使用matplotlib創建信息可視化
• 應用panda groupby工具對數據集進行切片、切割和匯總
• 分析和處理有規律和不規則的時間序列數據
• 學習如何解決現實世界的數據分析問題與徹底的，詳細的例子

《影像數學方法手冊》對成像科學中使用的數學技術進行了全面的論述。材料分為兩個中心主題，即逆問題(算法重建)和信號和圖像處理。主題中的每個部分包括應用程序(建模)、數學、數值方法(使用案例示例)和開放問題。由該領域的專家撰寫的報告在數學上是嚴謹的。

這個擴展和修訂的第二版包含了對現有章節的更新和16個重要的數學方法，如圖形切割，形態學，離散幾何，偏微分方程，保形方法，等等。這些條目是交叉引用的，以便通過連接的主題輕松導航。該手冊有印刷和電子兩種形式，增加了200多幅插圖和擴展的參考書目。

它將使應用數學的學生、科學家和研究人員受益。從事成像工作的工程師和計算機科學家也會發現這本手冊很有用。

目錄：

• Linear Inverse Problems
• Large-Scale Inverse Problems in Imaging
• Regularization Methods for Ill-Posed Problems
• Distance Measures and Applications to Multi-Modal Variational Imaging
• Energy Minimization Methods
• Compressive Sensing
• Duality and Convex Programming
• EM Algorithms
• Iterative Solution Methods
• Level Set Methods for Structural Inversion and Image Reconstruction
• Expansion Methods
• Sampling Methods
• Inverse Scattering
• Electrical Impedance Tomography
• Synthetic Aperture Radar Imaging
• Tomography
• Optical Imaging
• Photoacoustic and Thermoacoustic Tomography: Image Formation Principles
• Mathematics of Photoacoustic and Thermoacoustic Tomography
• Wave Phenomena
• Statistical Methods in Imaging
• Supervised Learning by Support Vector Machines
• Total Variation in Imaging
• Numerical Methods and Applications in Total Variation Image Restoration
• Mumford and Shah Model and its Applications to Image Segmentation andImage - - Restoration
• Local Smoothing Neighborhood Filters
• Neighborhood Filters and the Recovery of 3D Information
• Splines and Multiresolution Analysis
• Gabor Analysis for Imaging
• Shape Spaces
• Variational Methods in Shape Analysis
• Manifold Intrinsic Similarity
• Image Segmentation with Shape Priors: Explicit Versus Implicit - Representations
• Starlet Transform in Astronomical Data Processing
• Differential Methods for Multi-Dimensional Visual Data Analysis

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

主題： Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

簡介： 分六個步驟探索高級Python 3主題的基本原理，所有這些步驟都是為了讓您成為一個有價值的實踐者而設計的。這個更新版本的方法是基于“六度分離”理論，它指出每個人和所有事物都是最大的六步，并將每一個主題呈現為兩個部分：理論概念和使用適當的Python 3包的實際實現。您將從Python3編程語言的基礎知識、機器學習歷史、演化和系統開發框架開始。本文還介紹了探索性分析、特征降維、回歸、時間序列預測等關鍵數據挖掘/分析概念及其在Scikit學習中的有效實現。您還將學習常用的模型診斷和調優技術。其中包括類創建的最佳概率截止點、方差、偏差、bagging、boosting、集成投票、網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化以及物聯網數據的降噪技術。最后，您將回顧高級文本挖掘技術、推薦系統、神經網絡、深度學習、強化學習技術及其實現。本書中提供的所有代碼都將以iPython筆記本的形式提供，使您能夠嘗試這些示例并將它們擴展到您的優勢。

作者簡介： Swamynathan Manohar 是一名數據科學從業者和一名狂熱的程序員，在數據倉庫、商業智能（BI）、分析工具開發、即席分析、預測建模、數據科學產品開發、咨詢等各種數據科學相關領域擁有超過14年的經驗，制定策略并執行分析計劃。

主題： Mastering Large Datasets with Python

簡介： 使用Python掌握大型數據集可以教會您編寫可以處理任何大小的數據集的代碼。您將從筆記本大小的數據集開始，這些數據集通過將大任務分解為可以同時運行的小任務來教您并行化數據分析。然后將這些程序擴展到云服務器集群上的工業大小的數據集。隨著map和reduce范例的穩固就位，您將探索Hadoop和PySpark等工具，以高效地處理大量分布式數據集，使用機器學習加快決策，并使用AWS S3簡化數據存儲。

作者簡介： John T. Wolohan是Booz Allen Hamilton的首席數據科學家，也是印第安納大學的博士研究員。

【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