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

《機器學習中的統計建模:概念和應用》介****紹了統計、探索性數據分析和機器學習的基本概念和作用。本文將討論機器學習的各個方面以及統計的基礎知識。通過簡單的例子和圖形表示來介紹概念，以便更好地理解技術。這本書采取了一個整體的方法-把關鍵概念與機器學習的多學科應用的深入論述放在一起。討論了新的案例研究和研究問題陳述，這將幫助研究人員在他們的應用領域基于統計和機器學習的概念。機器學習中的統計建模:概念和應用將幫助統計學家、機器學習從業者和程序員解決各種任務，如分類、回歸、聚類、預測、推薦等。

//www.elsevier.com/books/statistical-modeling-in-machine-learning/goswami/978-0-323-91776-6

通過實際問題、應用和教程的幫助，提供了應用于機器學習的最新統計概念的全面概述 * 介紹了從基本原理到先進技術的逐步方法 * 包括成功和不成功的機器學習應用的案例研究，以理解其實現中的挑戰，以及工作的例子

1. Introduction to Statistical Modelling in Machine Learning - A Case Study
2. A Technique of Data Collection- Web Scraping with Python
3. Analysis of Covid-19 using Machine Learning Techniques
4. Discriminative Dictionary Learning based on Statistical Methods
5. Artificial Intelligence based Uncertainty Quantification technique for External flow CFD simulations
6. Music Genres Classification
7. Classification Model of Machine Learning for Medical Data Analysis
8. Regression Models for Machine learning
9. Model Selection and Regularization
10. Data Clustering using Unsupervised Machine Learning
11. Emotion-based classification through fuzzy entropy enhanced FCM clustering
12. Fundamental Optimization Methods for Machine Learning
13. Stochastic Optimization of Industrial Grinding Operation through Data-Driven Robust Optimization
14. Dimensionality Reduction using PCAs in Feature Partitioning Framework
15. Impact of Mid-Day Meal Scheme in Primary Schools in India using Exploratory Data Analysis and Data Visualisation
16. Nonlinear System Identification of Environmental pollutants using Recurrent Neural Networks and Global Sensitivity Analysis
17. Comparative Study of Automated Deep Learning Techniques for Wind Time Series Forecasting

數據科學的學生和實踐者想要找到一個“有效”的預測，而不想被限制在單一的預測策略，數據科學的時間序列:分析和預測討論了集成建模技術，以結合來自多個策略的信息。涵蓋了時間序列回歸模型、指數平滑、Holt-Winters預測和神經網絡。它特別強調了經典的ARMA和ARIMA模型，這是該學科的其他教科書經常缺乏的。

這本書是一本通俗易懂的指南，不需要微積分背景知識就可以參與其中，但也不回避對所討論技術的更深入解釋。

//www.routledge.com/Time-Series-for-Data-Science-Analysis-and-Forecasting/Woodward-Sadler-Robertson/p/book/9780367537944

特點:

提供了廣泛的時間序列模型和方法的全面覆蓋和比較:指數平滑，Holt Winters, ARMA和ARIMA，深度學習模型包括rnn, LSTMs, gru，以及由這些模型的組合組成的集成模型。 * 介紹了ARMA和ARIMA模型的因子表表示。這種表示法在這一層次的任何其他書籍中都沒有，在實踐和教學中都非常有用。 * 使用了真實世界的例子，這些例子可以很容易地從美國統計局、交通部和世界銀行等來源的網絡鏈接中找到。 * 附帶的R軟件包很容易使用，幾乎不需要或不需要以前的R經驗。這個包實現了書中提出的各種各樣的模型和方法，并具有巨大的教學用途。

**機器學習和數據科學, **由一組在該領域的專家撰寫和編輯，這份論文集合反映了機器學習和數據科學的最新和全面的現狀，適用于工業、政府和學術界。

機器學習(ML)和數據科學(DS)是非常活躍的課題，在理論和應用方面都具有廣泛的應用范圍。它們已經成為一個重要的新興科學領域和范式，推動了統計、計算科學和智能科學等學科的研究演變，以及科學、工程、公共部門、商業、社會科學和生活方式等領域的實踐轉型。同時，它們的應用提供了一些重要的挑戰，這些挑戰通常只能通過創新的機器學習和數據科學算法來解決。

這些算法涵蓋了人工智能、數據分析、機器學習、模式識別、自然語言理解和大數據操作等更廣泛的領域。他們還解決了相關的新的科學挑戰，從數據捕獲、創建、存儲、檢索、共享、分析、優化和可視化，到跨異構和相互依賴的復雜資源的集成分析，以更好的決策、協作，并最終創造價值。

科學用實驗來驗證關于世界的假設。統計學提供了量化這一過程的工具，并提供了將數據(實驗)與概率模型(假設)聯系起來的方法。因為世界是復雜的，我們需要復雜的模型和復雜的數據，因此需要多元統計和機器學習。具體來說，多元統計(與單變量統計相反)涉及隨機向量和隨機矩陣的方法和模型，而不僅僅是隨機單變量(標量)變量。因此，在多元統計中，我們經常使用矩陣表示法。與多元統計(傳統統計學的一個分支)密切相關的是機器學習(ML)，它傳統上是計算機科學的一個分支。過去機器學習主要集中在算法上，而不是概率建模，但現在大多數機器學習方法都完全基于統計多元方法，因此這兩個領域正在收斂。多變量模型提供了一種方法來學習隨機變量組成部分之間的依賴關系和相互作用，這反過來使我們能夠得出有關興趣的潛在機制的結論(如生物或醫學)。

兩個主要任務: 無監督學習(尋找結構，聚類) 監督學習(從標記數據進行訓練，然后進行預測)

挑戰: 模型的復雜性需要適合問題和可用數據， 高維使估計和推斷困難 計算問題。

近年來，在所有科學學科和工業環境中，數據的數量和種類都出現了爆炸式增長。如此龐大的數據集給統計學和機器學習的研究人員帶來了許多挑戰。本書對高維統計領域進行了介紹，針對的是第一年的研究生水平。它包括的章節集中在核心方法論和理論-包括尾邊界，集中不等式，一致定律和經驗過程，和隨機矩陣-以及章節致力于深入探索特定的模型類-包括稀疏線性模型，矩陣模型與秩約束，圖形模型，以及各種類型的非參數模型。通過數百個工作示例和練習，本文旨在為課程和自學的研究生和研究人員在統計，機器學習，以及相關領域誰必須理解，應用和適應現代統計方法適合大規模數據。

//www.cambridge.org/core/books/highdimensional-statistics/8A91ECEEC38F46DAB53E9FF8757C7A4E#fndtn-information

這本書的目的是講述當今世界各地研究人員使用的統計學的故事。這是一個不同的故事，在大多數介紹性的統計書籍，重點教如何使用一套工具，以實現非常具體的目標。這本書的重點在于理解統計思維的基本思想——一種關于我們如何描述世界、如何使用數據做出決定和預測的系統思維方式，所有這些都存在于現實世界的內在不確定性的背景下。它還帶來了當前的方法，這些方法只有在過去幾十年中計算能力的驚人增長才變得可行。在20世紀50年代需要數年時間才能完成的分析，現在在一臺標準的筆記本電腦上只需幾秒鐘就能完成，這種能力釋放了利用計算機模擬以新的、強大的方式提出問題的能力。

這本書也是在2010年以來席卷了許多科學領域的再現危機之后寫成的。這場危機的一個重要根源在于，研究人員一直在使用(和濫用)統計假設檢驗(我將在本書的最后一章詳細說明)，這直接與統計教育有關。因此，本書的目標是突出當前統計方法可能存在的問題，并提出替代方案。

//statsthinking21.github.io/statsthinking21-core-site/

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。

《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。

^

1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

2. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。

3. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人們所期望的那樣，技術書籍的大部分時間都集中在技術方面。然而，這造成了一種錯覺，即技術在某種程度上是沒有偏見的，總是中性的，因此適合每個人。后來，當產品已經存在時，現實會證明我們不是這樣的。包含和表示在設計和建模階段是至關重要的。在本章中，我們將從架構的角度分析，哪些非功能性需求是最敏感的，以及如何開始討論它們以最大限度地提高我們的軟件產品成功的可能性。

4. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

5. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

6. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

7. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

8. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

9. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

10. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

11. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

12. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Micha? Breiter and Robert Nowak

本章描述了將對象狀態轉換為一種格式的過程，這種格式可以在當前使用的面向對象編程語言中傳輸或存儲。這個過程稱為序列化(封送處理);相反的稱為反序列化(反編組)進程。它是一種低級技術，應該考慮一些技術問題，如內存表示的大小、數字表示、對象引用、遞歸對象連接等。在本章中，我們將討論這些問題并給出解決辦法。我們還簡要回顧了當前使用的工具，并指出滿足所有需求是不可能的。最后，我們提供了一個新的支持向前兼容性的c++庫。

本書概述了現代數據科學重要的數學和數值基礎。特別是，它涵蓋了信號和圖像處理(傅立葉、小波及其在去噪和壓縮方面的應用)、成像科學(反問題、稀疏性、壓縮感知)和機器學習(線性回歸、邏輯分類、深度學習)的基礎知識。重點是對方法學工具(特別是線性算子、非線性逼近、凸優化、最優傳輸)的數學上合理的闡述，以及如何將它們映射到高效的計算算法。

//mathematical-tours.github.io/book/

它應該作為數據科學的數字導覽的數學伴侶，它展示了Matlab/Python/Julia/R對這里所涵蓋的所有概念的詳細實現。