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許多統計和機器學習的方法正在被定義。這些方法用于從系統的感知數據創建模型，幫助科學家生成或改進當前的模型。機器學習在科學領域得到了廣泛的研究，特別是在生物信息學、經濟學、社會科學、生態學和氣候科學等領域，但從數據中學習需要在復雜的情況下進行更多的研究。要為機器學習算法提供有意義的知識，就必須采用能夠捕獲結構和過程屬性的高級知識表示方法。它對理解困難的科學問題有重大影響。

這本《知識表示和機器學習的預測和分析》展示了各種知識表示和機器學習方法和體系結構，將在研究領域活躍。這些方法被回顧與現實生活的例子，從廣泛的研究主題。本書的網站提供了許多在機器學習知識表示中實現的技術和算法的理解。

特點:

檢查所需知識表示的表示充分性 掌握知識表示的推理充分性，以便從原始信息中產生新的知識 運用自動方法獲取新知識，提高推理和獲取效率 使用最新的技術，涵蓋知識表示和機器學習方面的主要挑戰、關注和突破 描述知識表示的思想和相關技術，以及它們的應用，以幫助人類變得更好、更智能 這本書作為研究人員和實踐者誰是在信息技術和計算機科學領域的知識表示和機器學習的基本和先進的概念的研究人員和實踐者的參考書。如今，開發自適應的、文件的、可擴展的和可靠的應用，以及為日常問題設計解決方案已經變得非常重要。這本書將有助于行業人士，也將幫助初學者和高級用戶學習最新的東西，其中包括基本和先進的概念。

由Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰寫的《機器學習數學基礎》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417頁pdf版本已經放出，作者表示撰寫這本書旨在激勵人們學習數學概念。這本書并不打算涵蓋前沿的機器學習技術，因為已經有很多書這樣做了。相反，作者的目標是通過該書提供閱讀其他書籍所需的數學基礎。這本書分為兩部分：數學基礎知識和使用數學基礎知識進行機器學習算法示例。值得初學者收藏和學習！

前言（Foreword）

隨著機器學習變得越來越普遍，它的軟件包也越來越容易使用。一些低級的技術細節被抽象出來，并對實踐者隱藏起來，這是很自然的，也是可取的。然而，這帶來了一些風險，即實踐者不知道設計決策，因此不知道機器學習算法的局限性。

有興趣了解機器學習算法背后機制的實踐者需要具備如下的先驗知識：

• 編程語言和數據分析工具
• 大規模計算和相關框架
• 數學和統計學知識，以及機器學習是如何基于這些知識構建的

在大學里，關于機器學習的入門課程往往會在課程的早期部分涉及到以上這些先驗知識。由于歷史原因，機器學習的課程傾向于在計算機科學系進行授課。在計算機科學系，學生通常在前兩個知識領域受到的訓練比較多，但在數學和統計學方面的訓練較少。目前的一些機器學習教科書試圖加入一到兩章的內容來介紹數學背景知識，但是這些介紹要么在書的開頭，要么作為附錄。本書將機器學習中的數學基礎知識放在首位，并且信息相對集中。

【為什么要寫一本關于機器學習的書？】

機器學習建立在數學語言的基礎上，用來表達直觀上顯而易見但卻難以形式化的概念。一旦正確地形式化，我們就可以使用數學工具來得出我們設計選擇的結果。這使我們能夠深入了解我們正在解決的任務以及智能的本質。全球數學系學生普遍抱怨的一個問題是，數學所涵蓋的主題似乎與實際問題沒有太多關聯。我們認為機器學習是人們學習數學的一個明顯而直接的動機。

作者希望這本書可以成為一本指導機器學習大量數學基礎的指南。作者通過直接指出數學概念在基本機器學習問題中的有用性來激發對數學概念的需求。為了使書簡短，許多細節和更先進的概念都被省略了。書中介紹了一些基本概念，以及這些概念如何適用于機器學習的大背景，讀者可以找到大量的資源進行進一步研究。對于有數學背景的讀者，這本書提供了一個簡短但精確的機器學習入門介紹。書中只提供四個代表性的經典的機器學習算法示例。作者關注的是模型本身背后的數學概念，目的是闡明它們的抽象美。作者希望所有的讀者都能對機器學習的基本問題有更深入的了解，并將機器學習的實際問題與數學模型的基本選擇聯系起來。

【誰是目標受眾】

隨著機器學習在社會中的廣泛應用，作者相信每個人都應該對它的基本原理有一些了解。這本書是用學術數學的風格來寫的，這使讀者能夠精確地了解機器學習背后的概念。作者鼓勵不熟悉這種簡潔的風格的讀者堅持閱讀下去，并牢記每個主題的目標。作者在整篇文章中都有標記和評論，希望這些評論能對讀者提供一些有用的指導。此外，本書假定讀者具備高中數學和物理中常用的數學知識。例如，導數和積分，以及二維或三維的幾何向量。因此，本書的目標受眾包括普通大學生、夜校生和機器學習在線課程的學習者等等。

目錄

Part I: 數據基礎

1. Introduction and Motivation
2. Linear Algebra
3. Analytic Geometry
4. Matrix Decompositions
5. Vector Calculus
6. Probability and Distribution
7. Continuous Optimization

Part II: 機器學習問題

10. When Models Meet Data
11. Linear Regression
12. Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
13. Density Estimation with Gaussian Mixture Models
14. Classification with Support Vector Machines

簡介（Introduction）

本書分為兩部分，第一部分是數學基礎的講解，第二部分是將第一部分的數學概念應用于基本的機器學習問題中，從而形成“機器學習四大支柱”，如下圖所示：

這本書的第一部分描述了關于機器學習系統的三個主要組成部分的數學概念和數學基礎：數據、模型和學習。在本書中，作者假設數據已經被適當地轉換成適合于閱讀的數字表示形式，并被轉換成計算機程序。在這本書中，作者認為數據是向量。模型是現實世界的簡化版本，它捕獲與任務相關的現實世界的各個方面。模型的用戶需要理解模型沒有捕捉到什么，從而理解模型的局限性。概括起來就是，作者使用領域知識將數據表示為向量。并選擇一個合適的模型，要么使用概率方法，要么使用優化方法。采用數值優化的方法，對過去的數據進行學習，目的是它在看不見的數據上表現良好。

本書第二部分介紹了上圖所示的機器學習四大支柱，如下表所示。表中的每一行區分了相關變量是連續的還是非連續的類別的問題。作者解釋了如何將本書第一部分介紹的數學概念應用于機器學習算法的設計中。在第8章中，作者以數學的方式重述了機器學習的三個組成部分(數據、模型和學習)。此外，作者還提供了一些建立實驗設置的指南，以防止對機器學習系統過于樂觀的評估。

此外，作者在第一部分提供了一些練習，這些練習大部分可以用筆和紙來完成。在第二部分中，作者提供了一些編程教程(jupyter記事本)來探索在本書中討論的機器學習算法的一些特性。

這是關于深度學習的合成數據的第一本書，其覆蓋的廣度可能使這本書成為未來幾年合成數據的默認參考。這本書也可以作為介紹機器學習的其他幾個重要的子領域，在其他書中很少觸及。機器學習作為一門學科，如果沒有手邊的內部優化工作是不可能的。這本書包括了優化的必要的筋，盡管討論的核心是訓練深度學習模型的日益流行的工具，即合成數據。預計合成數據領域將在不久的將來經歷指數增長。這本書是這一領域的全面綜述。

在最簡單的情況下，合成數據指的是用于訓練計算機視覺模型的計算機生成圖形。合成數據還有很多方面需要考慮。在基本計算機視覺部分，本書討論了基本的計算機視覺問題，包括低級(如光流估計)和高級(如對象檢測和語義分割)，戶外和城市場景(自動駕駛)的合成環境和數據集，室內場景(室內導航)，航空導航和機器人仿真環境。此外，它還涉及了計算機視覺之外的合成數據的應用(在神經編程、生物信息學、NLP等方面)。它還調研了關于改進合成數據開發和生成它的替代方法(如GANs)的工作。

這本書介紹和回顧了機器學習各個領域合成數據的幾種不同方法，最值得注意的是以下領域: 領域自適應，使合成數據更真實，和/或適應模型，以對合成數據進行訓練，并為生成具有隱私保證的合成數據。這個討論伴隨著對生成式對抗網絡(GAN)的介紹和對差分隱私的介紹。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-75178-4#about

Front Matter Introduction: The Data Problem Deep Learning and Optimization Deep Neural Networks for Computer Vision Generative Models in Deep Learning The Early Days of Synthetic Data Synthetic Data for Basic Computer Vision Problems Synthetic Simulated Environments Synthetic Data Outside Computer Vision Directions in Synthetic Data Development Synthetic-to-Real Domain Adaptation and Refinement Privacy Guarantees in Synthetic Data Promising Directions for Future Work Back Matter

這本書通過探索計算機科學理論和機器學習雙方可以相互傳授的內容，將理論和機器學習聯系起來。它強調了對靈活、易于操作的模型的需求，這些模型更好地捕捉使機器學習變得容易的東西，而不是讓機器學習變得困難的東西。

理論計算機科學家將被介紹到機器學習的重要模型和該領域的主要問題。機器學習研究人員將以一種可訪問的格式介紹前沿研究，并熟悉現代算法工具包，包括矩法、張量分解和凸規劃松弛。

超越最壞情況分析的處理方法是建立對實踐中使用的方法的嚴格理解，并促進發現令人興奮的、解決長期存在的重要問題的新方法。

在這本書中，我們將涵蓋以下主題:

(a)非負矩陣分解

(b)主題建模

(c)張量分解

(d)稀疏恢復

(e)稀疏編碼

(f)學習混合模型

(g)矩陣補全

//www.cambridge.org/core/books/algorithmic-aspects-of-machine-learning/165FD1899783C6D7162235AE405685DB

題目： An Overview of Privacy in Machine Learning

序言： 在過去幾年中，谷歌、微軟和亞馬遜等供應商已經開始為客戶提供軟件接口，使他們能夠輕松地將機器學習任務嵌入到他們的應用程序中。總的來說，機構現在可以使用機器學習作為服務(MLaaS)引擎來外包復雜的任務，例如訓練分類器、執行預測、聚類等等。他們還可以讓其他人根據他們的數據查詢模型。當然，這種方法也可以在其他情況下使用(并且經常提倡使用)，包括政府協作、公民科學項目和企業對企業的伙伴關系。然而，如果惡意用戶能夠恢復用于訓練這些模型的數據，那么由此導致的信息泄漏將會產生嚴重的問題。同樣，如果模型的內部參數被認為是專有信息，那么對模型的訪問不應該允許對手了解這些參數。在本文中，我們對這一領域的隱私挑戰進行了回顧，系統回顧了相關的研究文獻，并探討了可能的對策。具體地說，我們提供了大量關于機器學習和隱私相關概念的背景信息。然后，我們討論了可能的對抗模型和設置，涵蓋了與隱私和/或敏感信息泄漏有關的廣泛攻擊，并回顧了最近試圖防御此類攻擊的結果。最后，我們總結出一系列需要更多工作的開放問題，包括需要更好的評估、更有針對性的防御，以及研究與政策和數據保護工作的關系。

機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!

對這項技術

機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。

關于這本書

《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。

使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。

無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!

里面有什么

• 常用ML技術
• 使用tidyverse包來組織和繪制數據
• 驗證模型的性能
• 為您的任務選擇最佳的ML模型
• 各種實際的編碼練習
• ML的最佳實踐

題目： Machine Learning in Action

摘要： 這本書向人們介紹了重要的機器學習算法，介紹了使用這些算法的工具和應用程序，讓讀者了解它們在今天的實踐中是如何使用的。大部分的機器學習書籍都是討論數學，但很少討論如何編程算法。這本書旨在成為從矩陣中提出的算法到實際運行程序之間的橋梁。有鑒于此，請注意這本書重代碼輕數學。

代碼下載鏈接： //pan.baidu.com/s/1--8P9Hlp7vzJdvhnnhsDvw 提取碼：vqhg

書籍介紹： 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。機器學習是人工智能及模式識別領域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。本書從機器學習的基礎入手，分別講述了分類、排序、降維、回歸等機器學習任務，是入門機器學習的一本好書。

作者： Mehryar Mohri，是紐約大學庫蘭特數學科學研究所的計算機科學教授，也是Google Research的研究顧問。

大綱介紹：

• 介紹
• PAC學習框架
• rademacher復雜度和VC維度
• 支持向量機
• 核方法
• Boosting
• 線上學習
• 多類別分類
• 排序
• 回歸
• 算法穩定性
• 降維
• 強化學習

作者主頁：//cs.nyu.edu/~mohri/

由Marc Peter Deisenroth，A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰寫的《機器學習數學基礎》“Mathematics for Machine Learning” 最新版417頁pdf版本已經放出，作者表示撰寫這本書旨在激勵人們學習數學概念。這本書并不打算涵蓋前沿的機器學習技術，因為已經有很多書這樣做了。相反，作者的目標是通過該書提供閱讀其他書籍所需的數學基礎。這本書分為兩部分：數學基礎知識和使用數學基礎知識進行機器學習算法示例。值得初學者收藏和學習！

目錄

Part I: 數據基礎

• Introduction and Motivation
• Linear Algebra
• Analytic Geometry
• Matrix Decompositions
• Vector Calculus
• Probability and Distribution
• Continuous Optimization

Part II: 機器學習問題

• When Models Meet Data
• Linear Regression
• Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
• Density Estimation with Gaussian Mixture Models
• Classification with Support Vector Machines