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機器學習方法以有限的資源快速地從大量的數據中提取價值。它們是在廣泛的工業應用中建立起來的工具，包括搜索引擎、DNA測序、股票市場分析和機器人移動，它們的使用正在迅速蔓延。了解這些方法的人可以選擇有回報的工作。這個動手實踐書冊為計算機科學學生打開這些機會。它是專為具有有限的線性代數和微積分背景的大四本科生和碩士生設計的。它在圖模型的框架內開發了從基本推理到高級技術的所有內容。學生們學到的不僅僅是一系列的技巧，他們還會發展分析和解決問題的技巧，這些技巧使他們能夠適應真實的世界。許多例子和練習，以計算機為基礎和理論，包括在每一章。為學生和教師的資源，包括一個MATLAB工具箱，可在網上獲得。

考慮到當今使用的各種大數據應用程序的復雜性，cpu密集型的數據處理任務已經變得至關重要。降低每個進程的CPU利用率對于提高應用程序的總體速度非常重要。

這本書將教你如何執行計算的并行執行，將它們分布在一臺機器的多個處理器上，從而提高大數據處理任務的整體性能。我們將討論同步和異步模型、共享內存和文件系統、各種進程之間的通信、同步等等。

你會學到什么

• 介紹并行計算和分布式計算
• 同步和異步編程
• 探索Python中的并行性
• 分布式應用
• 云中的Python
• 在HPC集群上的Python
• 測試和調試分布式應用程序

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。

【導讀】深度學習革新了很多應用，但是背后的理論作用機制一直沒有得到統一的解釋。最近來自谷歌大腦和斯坦福的學者共同撰寫了深度學習統計力學的綜述論文《Statistical Mechanics of Deep Learning》，共30頁pdf，從物理學視角闡述了深度學習與各種物理和數學主題之間的聯系。

最近，深度神經網絡在機器學習領域取得了驚人的成功，這對它們成功背后的理論原理提出了深刻的疑問。例如，這樣的深度網絡可以計算什么?我們如何訓練他們?信息是如何通過它們傳播的?為什么他們可以泛化?我們如何教他們想象?我們回顧了最近的工作，其中物理分析方法植根于統計力學已經開始提供這些問題的概念上的見解。這些見解產生了深度學習與各種物理和數學主題之間的聯系，包括隨機景觀、旋轉玻璃、干擾、動態相變、混沌、黎曼幾何、隨機矩陣理論、自由概率和非平衡統計力學。事實上，統計力學和機器學習領域長期以來一直享有強耦合交互作用的豐富歷史，而統計力學和深度學習交叉領域的最新進展表明，這些交互作用只會進一步深化。

概述

具有多層隱含層(1)的深度神經網絡在許多領域都取得了顯著的成功，包括機器視覺(2)、語音識別(3)、自然語言處理(4)、強化學習(5)，甚至在神經科學(6、7)、心理學(8、9)和教育(10)中對動物和人類自身的建模。然而，用于獲得成功的深度神經網絡的方法仍然是一門高度熟練的藝術，充滿了許多啟發，而不是一門精確的科學。這為理論科學提出了令人興奮的挑戰和機會，以創建一個成熟的深度神經網絡理論，該理論強大到足以指導在深度學習中廣泛的工程設計選擇。雖然我們目前離這樣成熟的理論還有很長的距離，但是最近在統計力學和深度學習交叉領域出現的一批研究已經開始為深度網絡的學習和計算提供理論上的見解，有時還會提出新的和改進的方法來推動這些理論的深入學習。

在這里，我們回顧了建立在統計力學和機器學習相互作用的悠久而豐富的歷史基礎上的這一工作體系(11-15)。有趣的是，正如我們下面所討論的，這些工作在統計力學和深度學習之間建立了許多新的橋梁。在本介紹的其余部分中，我們將為機器學習的兩個主要分支提供框架。第一個是監督學習，它涉及到從例子中學習輸入-輸出映射的過程。第二種是無監督學習，它涉及到學習和挖掘數據中隱藏的結構模式的過程。有了這兩個框架，我們將在1.3節中介紹本綜述中討論的幾個深度學習的基本理論問題，以及它們與與統計力學相關的各種主題的聯系。

對因果推理的簡明和自成體系的介紹，在數據科學和機器學習中越來越重要。

因果關系的數學化是一個相對較新的發展，在數據科學和機器學習中變得越來越重要。這本書提供了一個獨立的和簡明的介紹因果模型和如何學習他們的數據。在解釋因果模型的必要性,討論潛在的因果推論的一些原則,這本書教讀者如何使用因果模型:如何計算干預分布,如何從觀測推斷因果模型和介入的數據,和如何利用因果思想經典的機器學習問題。所有這些主題都將首先以兩個變量的形式進行討論，然后在更一般的多元情況下進行討論。對于因果學習來說，二元情況是一個特別困難的問題，因為經典方法中用于解決多元情況的條件獨立不存在。作者認為分析因果之間的統計不對稱是非常有意義的，他們報告了他們對這個問題十年來的深入研究。

本書對具有機器學習或統計學背景的讀者開放，可用于研究生課程或作為研究人員的參考。文本包括可以復制和粘貼的代碼片段、練習和附錄，其中包括最重要的技術概念摘要。

首先，本書主要研究因果關系推理子問題，這可能被認為是最基本和最不現實的。這是一個因果問題，需要分析的系統只包含兩個可觀測值。在過去十年中，作者對這個問題進行了較為詳細的研究。本書整理這方面的大部分工作，并試圖將其嵌入到作者認為對研究因果關系推理問題的選擇性至關重要的更大背景中。盡管先研究二元（bivariate）案例可能有指導意義，但按照章節順序，也可以直接開始閱讀多元（multivariate）章節；見圖一。

第二，本書提出的解決方法來源于機器學習和計算統計領域的技術。作者對其中的方法如何有助于因果結構的推斷更感興趣，以及因果推理是否能告訴我們應該如何進行機器學習。事實上，如果我們不把概率分布描述的隨機實驗作為出發點，而是考慮分布背后的因果結構，機器學習的一些最深刻的開放性問題就能得到最好的理解。

數學與計算為計算復雜性理論提供了一個廣泛的、概念性的概述——高效計算的數學研究。計算復雜性理論在計算機科學和工業中有著重要的實際應用，它已經發展成為一個高度跨學科的領域，與大多數數學領域和越來越多的科學研究有著密切的聯系。

Avi Wigderson對復雜性理論進行了全面的研究，強調了該領域的洞察力和挑戰。他解釋了導致關鍵模型、概念和結果的想法和動機。特別是，他研究了算法和復雜性，計算和證明，隨機性和相互作用，量子和算術計算，密碼學和學習，所有這些都是一個緊密結合的整體的一部分，有許多相互影響。威格德森闡述了這一領域的廣闊，它的美麗和豐富，以及它與數學其他領域的多樣化和日益增長的相互作用。最后，他全面介紹了計算理論、計算方法和愿望，以及它在塑造和將進一步塑造科學、技術和社會方面的獨特而基本的方式。為進一步閱讀，廣泛的參考書目提供了所有的主題。

數學與計算對于數學、計算機科學及相關領域的本科生和研究生，以及這些領域的研究人員和教師都很有用。許多部分只需要很少的背景知識，對于那些想要了解計算理論的新手來說，這是一種邀請。

• 計算復雜性理論的全面覆蓋，并超越
• 高層次，直觀的闡述，這帶來概念的清晰度，這一中心和動態的科學學科
• 中心概念和模型的演化和動機的歷史記錄
• 概觀計算理論對科學、技術和社會的影響
• 廣泛的參考書目

Avi Wigderson是新澤西州普林斯頓高等研究院數學學院的Herbert H. Maass教授。

主題： Algorithmic Machine Learning and Data Science

介紹： 本課程數學嚴謹，需要以前的機器學習課程（例如CS-UY 4563、CS-GY 6923或ECE-GY 6143）和以前的算法設計和分析課程（例如CS-UY 2413、CS-GY 6033或CS-GY 6043）為基礎。

講師介紹： Christopher Musco，紐約大學坦頓工程學院計算機科學與工程的助理教授。他的研究是關于機器學習和數據科學的算法基礎。他在麻省理工學院完成了計算機科學博士學位。在麻省理工學院之前，他是Redfin的工程師。

題目： Machine learning and the physical sciences

摘要：

機器學習(ML)包含廣泛的算法和建模工具，用于大量的數據處理任務，這些任務近年來已經進入大多數科學學科。本文有選擇地回顧了機器學習與物理科學接口的最新研究進展。這包括由物理洞察力驅動的ML的概念發展，機器學習技術在物理中的幾個領域的應用以及這兩個領域之間的交叉。在介紹了機器學習方法和原理的基本概念之后，舉例說明了如何用統計物理來理解ML中的方法，然后介紹了ML方法在粒子物理和宇宙學、量子多體物理、量子計算、化學和材料物理中的應用。此外，還強調了針對加速ML的新型計算體系結構的研究和開發。每個部分都描述了最近的成功以及特定領域的方法和挑戰。

作者簡介：

Giuseppe Carleo于2018年加入了位于美國計算量子物理中心的Flatiron研究所。2007年，他在羅馬大學獲得物理學學士學位;2011年，他在意大利國際高等研究學院獲得凝聚態理論博士學位。他在法國光學研究所和瑞士蘇黎世聯邦理工學院獲得博士后。他也是蘇黎世聯邦理工學院計算量子物理學的講師。Carleo的主要研究方向是發展先進的數值算法來研究強相互作用量子系統的挑戰性問題。他的研究應用范圍包括凝聚態物質、超冷原子和量子計算。他對量子蒙特卡羅方法的發展做出了貢獻，包括平衡和動態特性，包括時變蒙特卡羅和神經網絡量子態。在CCQ，他正在開發和推廣基于人工智能的新技術來解決量子問題。他是開源項目NetKet的創始人和開發負責人。

題目： Reinforcement Learning:Theory and Algorithms

簡介：

強化學習是近幾年研究的熱點，特別是伴隨DeepMind AlphaGo的出現名聲大噪。強化學習(RL)是一種機器學習范式，在這種范式中，agent從經驗中學習完成順序決策任務，RL在機器人、控制、對話系統、醫療等領域有廣泛的應用。《強化學習：理論與算法》這本書講述了強化學習最新進展，包括MDP、樣本復雜度、策略探索、PG、值函數等關鍵議題，是了解強化學習的材料。

章節：

• 第一章：馬爾科夫決策過程MDP 預介紹
• 第二章：生成模型的樣本復雜度
• 第三章：強化學習的策略探索
• 第四章：策略梯度方法
• 第五章：值函數近似
• 第六章：RL的戰略探索和豐富的觀測資料
• 第七章：行為克隆和學徒學習

作者簡介：

Alekh Agarwal目前是微軟人工智能研究中心的研究員，領導強化學習研究小組。之前，在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位后，與彼得·巴特利特(Peter Bartlett)和馬丁·溫賴特(Martin Wainwright)一起在紐約微軟研究院(Microsoft Research)度過了六年美好的時光。

姜楠，UIUC助理教授，機器學習研究員。核心研究領域是強化學習(RL)，關注于RL的樣本效率，并利用統計學習理論中的思想來分析和開發RL算法。

沙姆·卡卡德(Sham M. Kakade)是華盛頓研究基金會(Washington Research Foundation)數據科學主席，同時在華盛頓大學(University of Washington)艾倫學院(Allen School)和統計學系任職。他致力于機器學習的理論基礎，專注于設計(和實現)統計和計算效率的算法。

題目： Geographic Information Systems and Science

簡介：

地理信息科學(GISc)已經確立了自己作為一個協作的信息處理方案并且越來越受歡迎。然而，這種跨學科和/或跨學科系統仍然有些被誤解。本書討論了一些GISc領域的學生、研究人員和普通用戶。章節集中在GIS的重要方面，牢記GIS的處理能力以及得到每個解決方案所涉及的數學和公式。這本書有一個導言和八個主要章節，分為五個部分。第一部分是比較普遍的關注GISc及其與GIS和地理的關系,第二部分是關于位置分析和建模,第三部分是遙感數據分析,第四部分是大數據和增強現實,最后,第五部分是查看志愿理信息。

章節：

• 第一章：導論:地理信息系統與科學
• 第二章：利用人口老齡化專業化系數對養老機構選址進行評價
• 第三章：基于機器學習的城市生命線系統彈性評估方法
• 第四章：利用風險評估的地理信息系統研究土壤液化對土地的開發
• 第五章：利用遙感和地理信息系統對環境進行建模
• 第六章：用于紅樹林測繪和監測的地理信息系統和遙感
• 第七章：GIS和大數據可視化
• 第八章：谷歌為土方施工規劃增土
• 第九章：志愿地理信息系統及其在服務業就業方面的貢獻

作者簡介：

Jorge Rocha，地理學家，1970年出生于里斯本。他持有地理信息系統碩士學位(2003年)和區域管理碩士學位(2013年)，并持有地理信息科學博士學位(2012年)。目前，他是地理和空間規劃研究所的助理教授，也是里斯本大學地理研究中心的建模、城市和區域規劃以及環境危害和風險評估和管理研究小組的成員。他的專長領域是地理模擬和地理計算，包括人工神經網絡、圖論、細胞自動機和多智能體系統。Jorge的工作非常多樣化，主要集中在城市形態、遙感、流行病學、健康地理、智慧城市和大數據(地理營銷和旅游)等領域。

Patricia Abrantes是波爾圖大學地理學系的助理教授，她在地理信息系統與空間規劃課程中講授空間分析和統計。她是地理和空間規劃研究中心的研究員。2007年，她在里斯本諾娃大學和巴黎第四大學(索邦)完成地理博士學位，專攻空間規劃。從那以后，她先后在法國農業研究所、波爾多第三大學和里斯本大學地理和空間規劃研究所工作。她的研究興趣包括土地利用與城市農業、農業生態系統服務、空間分析、地理信息系統(GIS)和使用模擬和場景構建的參與式GIS。