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在復雜的以人為中心的系統中，每天的決策都具有決策相關信息不完全的特點。現有決策理論的主要問題是，它們沒有能力處理概率和事件不精確的情況。在這本書中，我們描述了一個新的理論的決策與不完全的信息。其目的是將決策分析和經濟行為的基礎從領域二價邏輯轉向領域模糊邏輯和Z約束，從行為決策的外部建模轉向組合狀態的框架。

這本書將有助于在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學的專業人員，學者，經理和研究生。

讀者:專業人士，學者，管理者和研究生在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學。

【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。

計算機科學正在發展，以利用新的硬件，如GPU、TPUs、CPU和大型商品集群。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。

課程主題包括分布式和并行算法: 優化、數值線性代數、機器學習、圖分析、流式算法，以及其他在商用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。

地址： //stanford.edu/~rezab/dao/

主講：

Reza Zadeh是斯坦福大學計算與數學工程學院的客座教授，同時也是Matroid公司的CEO。他的主要工作集中于機器學習理論與應用，分布式計算，以及離散數學。

課程目錄：

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。

摘要：

本文將優化描述為一個過程。在許多實際應用中，環境是如此復雜，以致于無法制定一個全面的理論模型，并使用經典算法理論和數學優化。采取一種穩健的方法是必要的，也是有益的，方法是應用一種不斷學習的優化方法，在觀察到問題的更多方面時從經驗中學習。這種將優化視為一個過程的觀點在各個領域都很突出，并在建模和系統方面取得了一些驚人的成功，現在它們已經成為我們日常生活的一部分。

作者介紹：

Elad Hazan是普林斯頓大學計算機科學教授。他于2015年從Technion畢業，當時他是該校運籌學副教授。他的研究重點是機器學習和優化的基本問題的算法設計和分析。他的貢獻包括合作開發用于訓練學習機器的AdaGrad算法，以及第一個用于凸優化的次線性時間算法。他曾(兩次)獲得2012年IBM Goldberg最佳論文獎，以表彰他對機器學習的次線性時間算法的貢獻。2008年，他還獲得了歐洲研究理事會(European Research Council)的一筆撥款、瑪麗?居里(Marie Curie)獎學金和谷歌研究獎(兩次)。他是計算學習協會的指導委員會成員，并擔任COLT 2015的項目主席。

//www.cs.princeton.edu/~ehazan/

簡介： Python作為目前受歡迎的語言之一，越來越多的人成為Pythoner，這本書不僅僅是一本Python說明書，該書基于Python3.7。 Python中的經典計算機科學問題可以使用經過時間驗證的方案，練習和算法來提高您的CS解決問題的能力。看起來很新或獨特的計算機科學問題通常源于經典算法，編碼技術和工程原理。并且經典方法仍然是解決它們的最佳方法！通過對本書的學習，將解決許多編碼難題，從簡單的任務（如二進制搜索算法）到使用k-means進行數據聚類。該書主要包括：

• 搜索算法
• 圖的常用技術
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 對抗搜索
• 使用類型提示
• 涵蓋Python 3.7

目錄：

• 簡介
• 小問題
• 搜索問題
• 約束滿足問題
• 圖問題
• 遺傳算法
• K均值聚類
• 簡單的神經網絡
• 對抗搜索
• 其他問題

作者介紹： David Kopec是位于佛蒙特州伯靈頓的尚普蘭學院的計算機科學與創新助理教授。他是一個有經驗的軟件開發者.

在過去的十年里，計算和信息技術突飛猛進。它帶來了醫學、生物學、金融和營銷等各個領域的大量數據。理解這些數據的挑戰導致了統計領域新工具的發展，并催生了數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多這些工具有共同的基礎，但經常用不同的術語表示。這本書在一個共同的概念框架中描述了這些領域的重要思想。雖然方法是統計的，但重點是概念而不是數學。許多例子都給出了，與自由使用彩色圖形。它應該是統計學家和任何對科學或工業數據挖掘感興趣的人的寶貴資源。這本書的覆蓋面很廣，從監督學習(預測)到非監督學習。許多主題包括神經網絡、支持向量機、分類樹和增強——這是任何一本書中對這個主題的首次全面論述。這個主要的新版本的特點，許多主題不包括在原來的，包括圖形模型，隨機森林，集成方法，最小角度回歸和用于lasso的路徑算法、非負矩陣分解和譜聚類。還有一章是關于“寬”數據的方法(p大于n)，包括多重測試和錯誤發現率。Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman是斯坦福大學的統計學教授。他們是這一領域的杰出研究人員:Hastie和Tibshirani開發了廣義可加性模型，并就此寫了一本很受歡迎的書。Hastie在S-PLUS中編寫了大量的統計建模軟件，并發明了主曲線和曲面。Tibshirani提出了Lasso，并且是非常成功的Bootstrap介紹的合著者。弗里德曼是許多數據挖掘工具的共同發明者，包括CART、MARS和投影追蹤。