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機器學習是關于基于數據的學習、推理和行動。這是通過構建計算機程序來完成的，這些程序可以處理數據，提取有用的信息，對未知屬性做出預測，并建議采取的行動或做出的決定。將數據分析變成機器學習的原因是，這個過程是自動化的，計算機程序是從數據中學習的。這意味著使用通用計算機程序，這些程序根據觀察到的所謂訓練數據自動調整程序的設置，以適應特定的應用程序環境。因此可以說，機器學習是一種通過實例編程的方式。機器學習的美妙之處在于，數據所代表的內容是非常隨意的，我們可以設計出適用于不同領域的廣泛實際應用的通用方法。我們通過下面的一系列例子來說明這一點。上述“通用計算機程序”是指數據的數學模型。也就是說，當我們開發和描述不同的機器學習方法時，我們使用的是數學語言。數學模型描述了與觀測數據對應的相關數量或變量與感興趣的屬性(如預測、動作等)之間的關系。因此，模型是數據的緊湊表示，以精確的數學形式捕捉我們正在研究的現象的關鍵屬性。使用哪個模型通常由機器學習工程師在查看可用數據時產生的見解和從業者對問題的總體理解來指導。在實踐中實現該方法時，將該數學模型轉換為可在計算機上執行的代碼。然而，要理解計算機程序的實際作用，了解其基礎數學也很重要。

這本書的目的是介紹監督機器學習，而不需要在該領域的任何經驗。我們既關注基礎的數學，也關注實踐方面。本書是教科書，不是參考書，也不是編程手冊。因此，它只包含一個仔細(但全面)的監督機器學習方法的選擇，而沒有編程代碼。現在有許多精彩和證據確鑿的代碼包可用,我們深信,在很好地理解數學和內部運行的方法。在這本書中，我們從統計學的角度來討論方法的統計特性。因此，它需要一些統計和概率論的知識，以及微積分和線性代數。我們希望，從頭到尾閱讀這本書將給讀者一個良好的起點，作為一個機器學習工程師工作和/或繼續在該學科的進一步研究。下圖說明了章節之間的主要依賴關系。特別是在第二、三、四章中討論了最基本的主題，我們建議讀者先閱讀這些章節，然后再閱讀后面包含更高級的主題的章節(第5-9章)。第10章超越了機器學習的監督設置，第11章關注于設計一個成功的機器學習解決方案的一些更實際的方面，比前幾章的技術性更少。最后，第十二章(由David Sumpter撰寫)討論了現代機器學習的某些倫理方面。

對機器學習優化和無約束凸優化進行簡明導論介紹。

這本書的目的是介紹計算機科學家所需要的一些基本數學知識。讀者并不期望自己是數學家，我們希望下面的內容對你有用。

現在的組織收集了大量的數據。要使數據對組織產生價值，就必須通過數據進行分析來提取見解，以更好地進行決策。

//images.china-pub.com/ebook8/8069565/ch01.pdf

深入機器學習模型的超參數調優，關注什么是超參數以及它們是如何工作的。這本書討論了超參數調優的不同技術，從基礎到高級方法。

這是一個循序漸進的超參數優化指南，從什么是超參數以及它們如何影響機器學習模型的不同方面開始。然后通過一些基本的(蠻力的)超參數優化算法。進一步，作者提出了時間和內存約束的問題，使用分布式優化方法。接下來，您將討論超參數搜索的貝葉斯優化，它從以前的歷史中學習。

這本書討論了不同的框架，如Hyperopt和Optuna，它們實現了基于順序模型的全局優化(SMBO)算法。在這些討論中，您將關注不同的方面，比如搜索空間的創建和這些庫的分布式優化。

機器學習中的超參數優化創建了對這些算法如何工作的理解，以及如何在現實生活中的數據科學問題中使用它們。最后一章總結了超參數優化在自動機器學習中的作用，并以創建自己的AutoML腳本的教程結束。

超參數優化是一項繁瑣的任務，所以請坐下來，讓這些算法來完成您的工作。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-6579-6#about

你會:

了解超參數的變化如何影響模型的性能。

將不同的超參數調優算法應用于數據科學問題

使用貝葉斯優化方法創建高效的機器學習和深度學習模型

使用一組機器來分配超參數優化

利用超參數優化方法實現自動機器學習

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

近年來，神經網絡已成為分析復雜和抽象數據模型的有力工具。然而，它們的引入本質上增加了我們的不確定性，即分析的哪些特征是與模型相關的，哪些是由神經網絡造成的。這意味著，神經網絡的預測存在偏差，無法與數據的創建和觀察的真實本質區分開來。為了嘗試解決這些問題，我們討論了貝葉斯神經網絡:可以描述由網絡引起的不確定性的神經網絡。特別地，我們提出了貝葉斯統計框架，它允許我們根據觀察某些數據的根深蒂固的隨機性和我們缺乏關于如何創建和觀察數據的知識的不確定性來對不確定性進行分類。在介紹這些技術時，我們展示了如何從原理上獲得神經網絡預測中的誤差，并提供了描述這些誤差的兩種常用方法。我們還將描述這兩種方法在實際應用時如何存在重大缺陷，并強調在使用神經網絡時需要其他統計技術來真正進行推理。

通過機器學習的實際操作指南深入挖掘數據

機器學習: 為開發人員和技術專業人員提供實踐指導和全編碼的工作示例，用于開發人員和技術專業人員使用的最常見的機器學習技術。這本書包含了每一個ML變體的詳細分析，解釋了它是如何工作的，以及如何在特定的行業中使用它，允許讀者在閱讀過程中將所介紹的技術融入到他們自己的工作中。機器學習的一個核心內容是對數據準備的強烈關注，對各種類型的學習算法的全面探索說明了適當的工具如何能夠幫助任何開發人員從現有數據中提取信息和見解。這本書包括一個完整的補充教師的材料，以方便在課堂上使用，使這一資源有用的學生和作為一個專業的參考。

機器學習的核心是一種基于數學和算法的技術，它是歷史數據挖掘和現代大數據科學的基礎。對大數據的科學分析需要機器學習的工作知識，它根據從訓練數據中獲得的已知屬性形成預測。機器學習是一個容易理解的，全面的指導，為非數學家，提供明確的指導，讓讀者:

• 學習機器學習的語言，包括Hadoop、Mahout和Weka
• 了解決策樹、貝葉斯網絡和人工神經網絡
• 實現關聯規則、實時和批量學習
• 為安全、有效和高效的機器學習制定戰略計劃

通過學習構建一個可以從數據中學習的系統，讀者可以在各個行業中增加他們的效用。機器學習是深度數據分析和可視化的核心，隨著企業發現隱藏在現有數據中的金礦，這一領域的需求越來越大。對于涉及數據科學的技術專業人員，機器學習:為開發人員和技術專業人員提供深入挖掘所需的技能和技術。