亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

分析時間導向的數據和預測時間序列的未來價值是分析師在許多領域面臨的最重要的問題之一，從金融和經濟到生產運營管理，到政治和社會政策會議的分析，調查人類對環境的影響以及他們對環境做出的決策。因此，在金融、經濟、科學、工程、統計和公共政策等各個領域，有一大批人需要了解時間序列分析和預測的一些基本概念。不幸的是，大多數基本的統計和運營管理書籍很少(如果有的話)關注面向時間的數據，也很少提供預測方面的指導。有一些關于時間序列分析的高級書籍。這些書大多是為正在攻讀博士學位或在該領域做研究的技術專家而寫的。他們往往是非常理論化的，經常關注一些特定的主題或技術。我們寫這本書就是為了填補這兩個極端之間的空白。

圖書簡介

本書的主題元學習，作為機器學習研究中增長最快的領域之一，研究了通過調整機器學習和數據挖掘過程來獲得有效模型和解決方案的方法。這種適應能力通常利用來自過去其他任務的經驗信息，并且適應過程可能涉及機器學習方法。作為與元學習相關的領域和當前的熱門話題，自動化機器學習（AutoML）關注的是機器學習過程的自動化。元學習和AutoML可以幫助AI學習控制不同學習方法的應用并更快地獲取新的解決方案，而無需用戶進行不必要的干預。

本書全面而透徹地介紹了元學習和 AutoML的幾乎所有方面，涵蓋了基本概念和架構、評估、數據集、超參數優化、集成和工作流，以及如何使用這些知識來選擇、組合、調整和配置算法和模型，以更快更好地解決數據挖掘和數據科學問題。因此，它可以幫助開發人員開發可以通過經驗改進自己的系統。

本書是2009年第一版的重大更新，共18章，內容幾乎是上一版的兩倍。這使作者能夠更深入地涵蓋最相關的主題，并結合各自領域最近研究的概述。這本書適用于對機器學習、數據挖掘、數據科學和人工智能領域感興趣的研究人員和研究生。

章節瀏覽

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。

機器學習(ML)已經成為我們日常生活中的一個常見元素，也是許多科學和工程領域的標準工具。為了優化ML的使用，理解其基本原理是必要的。

這本書接近ML作為科學原理的計算實現。這一原則包括不斷調整給定數據生成現象的模型，將其預測所產生的某種形式的損失最小化。

本書訓練讀者在數據、模型和損失方面分解各種ML應用程序和方法，從而幫助他們從大量現成的ML方法中選擇。

本書的ML的三部分方法提供了廣泛的概念和技術的統一覆蓋。作為一個恰當的例子，正則化技術、隱私保護技術以及可解釋性技術等同于模型、數據和ML方法丟失的特定設計選擇。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-8193-6#toc

題目

A Survey on Large-scale Machine ：大規模機器學習綜述

關鍵詞

機器學習，綜述調查

摘要

機器學習可以提供對數據的深刻見解，從而使機器能夠做出高質量的預測，并已廣泛用于諸如文本挖掘，視覺分類和推薦系統之類的實際應用中。 但是，大多數復雜的機器學習方法在處理大規模數據時會耗費大量時間。 這個問題需要大規模機器學習（LML），其目的是從具有可比性能的大數據中學習模式。 在本文中，我們對現有的LML方法進行了系統的調查，為該領域的未來發展提供了藍圖。 我們首先根據提高可伸縮性的方式來劃分這些LML方法：1）簡化計算復雜度的模型，2）優化計算效率的近似值，以及3）提高計算的并行性。 然后，根據目標場景對每種方法進行分類，并根據內在策略介紹代表性方法。最后，我們分析其局限性并討論潛在的方向以及未來有望解決的開放問題。

簡介

機器學習使機器能夠從數據中學習模式，從而無需手動發現和編碼模式。 盡管如此，相對于訓練實例或模型參數的數量，許多有效的機器學習方法都面臨二次時間復雜性[70]。 近年來，隨著數據規模的迅速增長[207]，這些機器學習方法變得不堪重負，難以為現實應用服務。 為了開發大數據的金礦，因此提出了大規模機器學習（LML）。 它旨在解決可用計算資源上的常規機器學習任務，特別著重于處理大規模數據。 LML可以以幾乎線性（甚至更低）的時間復雜度處理任務，同時獲得可比的精度。 因此，它已成為可操作的見解的大數據分析的核心。 例如，Waymo和Tesla Autopilot等自動駕駛汽車在計算機視覺中應用了卷積網絡，以實時圖像感知周圍環境[115]； 諸如Netflix和Amazon之類的在線媒體和電子商務站點從用戶歷史到產品推薦都建立了有效的協作過濾模型[18]。總而言之，LML在我們的日常生活中一直扮演著至關重要的和不可或缺的角色。

鑒于對從大數據中學習的需求不斷增長，對此領域的系統調查變得非常科學和實用。 盡管在大數據分析領域已經發表了一些調查報告[12]，[33]，[54]，[193]，但它們在以下方面還不夠全面。 首先，它們大多數只專注于LML的一個觀點，而忽略了互補性。它限制了它們在該領域的價值，并無法促進未來的發展。例如，[12]專注于預測模型而沒有發現優化問題，[33]在忽略并行化的同時回顧了隨機優化算法，[193]僅關注了 大數據處理系統，并討論系統支持的機器學習方法。 其次，大多數調查要么失去對所審查方法的洞察力，要么忽視了最新的高質量文獻。 例如，[12]缺乏討論模型的計算復雜性的討論，[33]忽略了處理高維數據的優化算法，[120]將其研究限于Hadoop生態系統中的分布式數據分析。 從計算角度回顧了200多篇Paperson LML，并進行了更深入的分析，并討論了未來的研究方向。 我們為從業者提供查找表，以根據他們的需求和資源選擇預測模型，優化算法和處理系統。 此外，我們為研究人員提供了有關當前策略的見解，以更有效地開發下一代LML的指南。

我們將貢獻總結如下。 首先，我們根據三個計算角度對LML進行了全面概述。 具體來說，它包括：1）模型簡化，通過簡化預測模型來降低計算復雜性； 2）優化近似，通過設計更好的優化算法來提高計算效率； 3）計算并行性，通過調度多個計算設備來提高計算能力。其次，我們對現有的LML方法進行了深入的分析。 為此，我們根據目標場景將每個角度的方法劃分為更精細的類別。 我們分析了它們促進機器學習過程的動機和內在策略。 然后，我們介紹了具有代表性的成就的特征。此外，我們還回顧了混合方法，這些方法共同改善了協同效應的多個視角。 第三，我們從各個角度分析了LML方法的局限性，并根據其擴展提出了潛在的發展方向。 此外，我們討論了有關LML未來發展的一些相關問題。

本文的結構如下。 我們首先在第2節中介紹了機器學習的一般框架，然后對其有效性和效率進行了高層次的討論。在第3節中，我們全面回顧了最新的LML方法并深入了解了它們的好處和優勢。 局限性。 最后，在第5節結束本文之前，我們討論了解決第4節中的局限性和其他有希望的未解決問題的未來方向。

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

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