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這本書的書名聽起來有點神秘。如果這本書以一種錯誤的方式呈現了這個主題，人們為什么要讀它呢?書中哪些地方做得特別“不對”?

在回答這些問題之前，讓我先描述一下本文的目標受眾。這本書是“榮譽線性代數”課程的課堂講稿。這應該是高等數學學生的第一門線性代數課程。它的目標是一個學生，雖然還不是非常熟悉抽象推理，但愿意學習更嚴格的數學，在“烹飪書風格”的微積分類型課程。除了作為線性代數的第一門課程，它也應該是第一門向學生介紹嚴格證明、形式定義——簡而言之，現代理論(抽象)數學風格的課程。

目標讀者解釋了基本概念和具體實例的非常具體的混合，它們通常出現在介紹性的線性代數文本中，具有更抽象的定義和高級書籍的典型構造。

//www.math.brown.edu/streil/papers/LADW/LADW_2017-09-04.pdf

數據挖掘和機器學習的基本算法構成了數據科學的基礎，利用自動化方法分析各種數據的模式和模型，應用范圍從科學發現到商業分析。本教材面向本科和研究生課程，全面深入地介紹了數據挖掘、機器學習和統計學，為學生、研究人員和實踐者提供了堅實的指導。這本書奠定了數據分析、模式挖掘、聚類、分類和回歸的基礎，集中在算法和潛在的代數、幾何和概率概念上。新的第二版是一個完整的部分致力于回歸方法，包括神經網絡和深度學習。

• 涵蓋核心方法和前沿研究，包括深度學習

• 提供了一種基于開源實現的算法方法

• 包含了經過類測試的例子和練習，允許課程設計的靈活性和現成的參考

數據挖掘和機器學習使人能夠從數據中獲得基本的見解和知識。它們允許發現深刻的、有趣的和新穎的模式，以及從大規模數據中描述的、可理解的和可預測的模型。在這個領域有幾本好書，但其中很多不是太高級就是太高級。這本書是一個介紹性的文本，奠定了機器學習和數據挖掘的基本概念和算法的基礎。重要的概念在第一次遇到時就會被解釋，并附有詳細的步驟和推導。本書的主要目標是通過對數據和方法的幾何、(線性)代數和概率解釋的相互作用，建立公式背后的直覺。這第二版在回歸上增加了一個完整的新部分，包括線性和邏輯回歸，神經網絡，和深度學習。其他章節的內容也進行了更新，已知的勘誤表也得到了修正。本書的主要部分包括數據分析基礎、頻繁模式挖掘、聚類、分類和回歸。這些課程涵蓋了核心方法以及尖端主題，如深度學習、核方法、高維數據分析和圖分析。

深度學習，核方法，高維數據分析，圖分析。這本書包括許多例子來說明概念和算法。它也有結束語練習，在課堂上使用過。書中所有的算法都是由作者實現的。為了幫助實際理解，我們建議讀者自己實現這些算法(例如，使用Python或R)。如幻燈片、數據集和視頻等補充資源可以在該書的同伴站點在線獲得:

//dataminingbook.info

目錄內容： Front Matter Contents Preface

PART I. DATA ANALYSIS FOUNDATIONS

1 Data Mining and Analysis 2 Numeric Attributes 3 Categorical Attributes 4 Graph Data 5 Kernel Methods 6 High-dimensional Data 7 Dimensionality Reduction

PART II. FREQUENT PATTERN MINING

8 Itemset Mining 9 Summarizing Itemsets 10 Sequence Mining 11 Graph Pattern Mining 12 Pattern and Rule Assessment

PART III. CLUSTERING

13 Representative-based Clustering 14 Hierarchical Clustering 15 Density-based Clustering 16 Spectral and Graph Clustering 17 Clustering Validation PART IV. CLASSIFICATION

18 Probabilistic Classification 19 Decision Tree Classifier 20 Linear Discriminant Analysis 21 Support Vector Machines 22 Classification Assessment

PART V. REGRESSION

23 Linear Regression 24 Logistic Regression 25 Neural Networks 26 Deep Learning 27 Regression Evaluation

Index

圖片

本教程介紹了機器學習(ML)的一些主要概念。從工程的角度來看，ML領域圍繞著實現科學原理的軟件開發: (i) 對一些現象設定一個假設(選擇一個模型)，(ii) 收集數據來驗證假設(驗證模型)，(iii) 完善假設(迭代)。基于這一原理的一類重要算法是梯度下降法，它旨在迭代地細化由某個(權重)向量參數化的模型。通過結合假設空間(模型)、質量度量(損失)和模型優化(優化方法)的計算實現的不同選擇，可以得到大量的ML方法。目前許多被認為是(人工)智能的系統都是基于幾種基本機器學習方法的組合。在形式化ML問題的主要構建模塊之后，討論了ML方法的一些流行算法設計模式。本教程是在“機器學習:基本原理”和“人工智能”兩門課程的課堂筆記基礎上發起來的，這兩門課程我從2015年開始在阿爾托大學(Aalto University)與人合作授課。

//www.zhuanzhi.ai/paper/e45f282b068a1584cb0eaf0f0b338c20

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

專注于識別和解決應用中出現的凸優化問題。凸集、函數和優化問題。凸分析基礎。最小二乘、線性和二次規劃、半定規劃、極大極小、極值體積等問題。最優性條件，對偶理論，備選定理，及應用。內點法。應用于信號處理，統計和機器學習，控制和機械工程，數字和模擬電路設計，和金融。

• 為學生提供識別應用中出現的凸型優化問題的工具和訓練
• 提出這類問題的基本理論，集中討論對計算有用的結果
• 讓學生對這類問題的解決方法有全面的了解，并有一定的解題經驗
• 給學生在他們自己的研究工作或應用中使用這些方法所需的背景知識

//web.stanford.edu/class/ee364a/index.html

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

Python是世界上最流行的編程語言之一，人們從不同的背景成為Python程序員。有些人受過正規的計算機科學教育。其他人則將Python學習作為一種愛好。還有一些人在專業環境中使用Python，但他們的主要工作不是做軟件開發人員。這本中級書中的問題將幫助經驗豐富的程序員在學習語言的某些高級功能的同時，從他們的CS教育中重新了解自己的想法。自學成才的程序員將通過學習所選語言（例如Python）中的經典問題來加速CS教育。本書涵蓋了各種各樣的問題解決技術，以至于每個人都有真正的收獲。

這本書不是對Python的介紹。相反，這本書假設您已經是一名中級或高級的Python程序員。盡管這本書需要Python3.7，但我們并不認為它能夠精通最新版本的Python的每一個方面。事實上，這本書的內容是建立在這樣一個假設上的：它將作為學習材料，幫助讀者達到這樣的掌握。另一方面，這本書不適合完全不熟悉Python的讀者。

目錄：

介紹

1. 小問題

   • 斐波那契序列

   • 簡單的壓縮

   • 牢不可破的加密

   • 計算圓周率

   • 漢諾塔

   • 實際應用

   • 練習

2. 搜索問題

   • DNA搜索

   • 迷宮求解

   • 傳教士和野人問題

   • 實際應用

   • 練習

3. 約束滿足問題

   • 構建約束-滿足問題框架

   • 澳大利亞的地圖著色問題

   • 八皇后問題

   • 單詞搜索

   • SEND+MORE=MONEY

   • 電路板布局

   • 實際應用

   • 練習

4. 圖論問題

   • 地圖作為圖

   • 構建圖框架

   • 最短路徑查找

   • 最小化網絡建設成本

   • 求加權圖中的最短路徑

   • 實際應用

   • 練習

5. 遺傳算法

   • 生物背景

   • 一種通用遺傳算法

   • 一個天真的測試

   • SEND+MORE=MONEY revisited

   • 優化列表壓縮

   • 遺傳算法的挑戰

   • 實際應用

   • 練習

6. k-means聚類

   • 預備工作

   • k-means聚類算法

   • 按年齡和經度對州長進行聚類

   • 按長度聚集邁克爾·杰克遜的專輯

   • K-means聚類的問題和擴展

   • 實際應用

   • 練習

7. 相當簡單的神經網絡

   • 生物學基礎？

   • 人工神經網絡

   • 預備工作

   • 構建網絡

   • 分類問題

   • 加速神經網絡

   • 神經網絡問題和擴展

   • 實際應用

   • 練習

8. 對抗搜索

   • 基本棋盤游戲組件
     

   • 井字游戲

   • 四子棋

   • 除了α-β剪枝之外的極大極小改進

   • 實際應用

   • 練習

9. 其他問題

   • 背包問題

   • 旅行推銷員問題

   • 電話號碼助記符

   • 練習

附錄A 詞匯表

附錄B 更多資源

附錄C 類型提示簡介

簡介： 賓夕法尼亞大學計算邏輯研究院Jean Gallier等人近期在之前發布的書的基礎上進行修改，于2019年10月24日發布了一本長達753頁的書籍，詳細地列出了對機器學習等領域有重要意義的數學理論基礎知識。近年來，計算機視覺、機器人、機器學習和數據科學一直是推動技術重大進步的一些關鍵領域。任何看過上述領域的論文或書籍的人都會被一個奇怪的術語所困擾，這些術語涉及核主成分分析、嶺回歸、lasso回歸、支持向量機(SVM)、拉格朗日乘子、KKT條件等奇怪的術語。但人們很快就會發現，行話背后總是伴隨著一個新的領域，背后隱藏著許多經典的“線性代數和優化理論技術”。我們面臨的主要挑戰是：要從機器學習、計算機視覺等方面了解和使用工具，必須具備線性代數和優化理論的堅實背景。

本書的主要目標是介紹線性代數和優化理論的基本原理，同時考慮到機器學習、機器人和計算機視覺的應用。這項工作由兩部分組成，第一個是線性代數，第二個優化理論和應用，尤其是機器學習。 第一部分涉及經典的線性代數，包括主分解和Jordan形式。除了討論標準的一些主題外，我們還討論了一些對應用很重要的主題。這些主題包括：

• Haar基和相應的Haar小波
• Hadamard矩陣
• Affine maps
• 規范和矩陣規范
• 向量空間中序列和序列的收斂性。矩陣指數e_A及其基本性質
• The group of unit quaternions, SU(2), and the representation of rotations in SO(3) by unit quaternions
• 代數與譜圖論簡介
• SVD和偽逆的應用，尤其是主成分分析
• 特征值和特征向量的計算方法，重點是QR算法

另外有比平常更詳細介紹的四個主題：

• Duality
• Dual norms
• The geometry of the orthogonal groups O(n) and SO(n), and of the unitary groups U(n) and SU(n)
• 譜理論

作者介紹： Jean Gallier是賓夕法尼亞大學的教授，擁有法國和美國雙國籍，1978年取得博士后學位就從事于計算機領域工作，發表過許多研究論文和書籍，其中《Computational geometry》、《Low-dimensional topology》、《Discrete mathematics》、《Discrete mathematics》等書籍的作者就是Jean Gallier

Fundamentals of Python Programming