AI入门学习|人工智能入门书单推荐想学习的请收

2019/04/18 次浏览

  在过去的十年里,计算和信息技术出现了爆炸性的发展。随之而来的是医学、生物学、金融和营销等领域的大量数据。了解这些数据的挑战导致了统计领域新工具的开发,并催生了数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多这些工具都有共同的基础,但经常用不同的术语来表达。本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。虽然方法是统计的,但重点是概念而不是数学。给出了许多例子,并自由地使用了颜色图形。它是统计人员和任何对科学或工业领域的数据挖掘感兴趣的人的宝贵资源。这本书的涵盖范围很广,从有监督的学习(预测)到无监督的学习。许多主题包括神经网络,支持向量机,分类树和增强--这是任何书中对这个主题的第一个综合处理。

  这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有帮助。Python有2和3的两个版本,还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变化方法,所以我又迁移到Python3,总体上Python2和Python3的区别不大。因为在网上看到的信息都是说有些机器学习的库不支持Python3,我最开始用的是Python2,后来发现其实基本上都是支持的,

  David Mackay还设计了名为“Dasher”的人机交互界面,让残疾人可以高效地写字。

  家住江头公园附近的陈女士反映,她住在二十几楼,楼下经常传来高音喇叭的唱歌声。“唱歌的人有男有女,唱的都是《好运来》《祝你平安》之类耳熟能详的歌曲。我听了一会儿,还听到感谢观众之类的话语以及演唱者讲述自己的亲身经历等,才知道是残疾人在街头卖艺。”

  线性代数是处理矩阵和向量空间的数学分支科学,在现代数学的各个领域都有应用。本书主要包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值和特征向量、正交性和*小二乘方、对称矩阵和二次型等内容。本书的目的是使学生掌握线性代数*基本的概念、理论和证明。首先以常见的方式,具体介绍了线性独立、子空间、向量空间和线性变换等概念,然后逐渐展开,*后在抽象地讨论概念时,它们就变得容易理解多了。

  内容非常丰富。理论部分由4章构成,不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果,

  它的研究领域是在控制、信号处理和电路设计中的凸优化应用。他在控制系统工程和优化领域的研究获得了多个奖项和荣誉,包括ONR青年研究奖,总统青年研究奖,以及每年授予控制工程领域35岁以下最杰出研究者AACC Donald P.Eckman奖。

  David Mackay是英国国家工程部皇家学者,剑桥大学教授。在人工智能领域,David Mackay最大的贡献在于将贝叶斯概率运用于智能神经网络。这在很大程度上提升了智能神经网络的性能,可用于设计新型的控制器,现在这种控制器已被广泛用于发电站中。

  David C. Lay:美国奥罗拉大学学士,加州大学洛杉矶分校硕士、博士,教育家。1976年起开始在马里兰大学从事数学教学与研究工作,阿姆斯特丹大学、自由大学、德国凯撒斯劳滕工业大学访问学者,在函数分析和线余篇。美国国家科学基金会资助的线性代数课程研究小组的创始人,参与编写了《函数分析、积分及其应用导论》和《线性代数精粹》等书。

  世界著名的应用概率专家和统计学家,现为南加州大学工业与系统工程系Epstein讲座教授。他于1968年在斯坦福大学获得统计学博士学位,在1976年~2004年期间于加州大学伯克利分校任教,其研究领域包括统计模拟、金融工程、应用概率模型、随机动态规划等。Ross教授创办了《Probability in the Engirleering and Informational Sciences》杂志并一直担任主编,他的多种畅销教材均产生了世界性的影响,其中《统计模拟(第5版)》和《随机过程(第2版)》等均由机械工业出版社引进出版。

  结合概率论在物理、数学、经济学、化学和生物学等领域的广泛应用,讨论了新的结果。它包含了许多练习和问题,适合作为研究生课程的教材,涉及数据分析。该材料是针对读者谁已经熟悉应用数学在高级本科水平或更高。在任何需要从不完整的信息中推断的领域工作的科学家都会对这本书感兴趣。

  E.T.Jaynes(1922—1998)已故著名数学家和物理学家。生前曾任华盛顿大学圣路易斯分校和斯坦福大学教授。他因为提出了热动力学的最大熵原理(1957年)和量子光学的Jaynes-Cummings/模型(1963年)而闻名于世。此后的几十年,他一直在探求将概率和统计推断作为整个科学的逻辑基础这一重大课题,其成果和心得最终凝结为本书。

  Thomas M. Cover斯坦福大学电气工程系、统计系教授。曾任IEEE信息论学会主席,现任数理统计研究所研究员、IEEE高级会员。1972年以论文“Broadcast Channels”荣获信息论优秀论文奖,1990年被选为“Shannon Lecturer”,这是信息论领域的最高荣誉。最近20年,他致力于信息论和统计学之间的关系。

  概率论是研究自然界和人类社会中随机现象数量规律的数学分支,本书通过大量的例子讲述了概率论的基础知识,主要内容有组合分析、概率论公理化、条件概率和独立性、离散和连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理等。本书附有大量的练习,分为习题、理论习题和自检习题三大类,其中自检习题部分还给出全部解答。本书作为概率论的入门书,适用于大专院校数学、统计、工程和相关专业(包括计算科学、生物、社会科学和管理科学)的学生阅读,也可供应用工作者参考。

  概率的标准规则可以解释为逻辑中唯一有效的原则。在这本书中,E. T. Jaynes消除了概率论和统计推论之间的假想的区别,留下了逻辑的统一和简单,在应用上提供了更大的技术力量和灵活性。这本书超越了概率论的传统数学,在更广泛的背景下看待这个主题。本书将概率和统计推断融合在一起,用新的观点生动地描述了概率论在物理学、数学、经济学、化学和生物学等领域中的广泛应用,尤其是它阐述了贝叶斯理论的丰富应用,弥补了其他概率和统计教材的不足。

  Stephen Boyd教授是美国斯坦福大学的Samsung工程教授和信息系统实验室电气工程教授。他获选为美国国家工程学院院士和国际电机及电子工程师学会(IEEE)院士。

  系统介绍了信息论基本原理及其在通信理论、统计学、计算机科学、概率论以及投资理论等领域的应用。作者以循序渐进的方式,介绍了信息量的基本定义、相对熵、互信息以及他们如何自然地用来解决数据压缩、信道容量、信息率失真、统计假设、网络信息流等问题。

  其实好一些机器学习框架(如TensorFlow和Mxnet)也有自己处理数据的模块,但大多是通过封装numpy得到的,使用的方法也很像,所以无脑去上手numpy肯定不亏。

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  从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础,又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想,例如:Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比,理论较深,模型较多,案例的涉及面要广,理论的应用面要丰富,统计思想的阐述与算法更为具体。

  Christopher M. Bishop是微软公司研究剑桥的副主任,在爱丁堡大学担任计算机科学的教授。他是达尔文学院剑桥分校的研究员,皇家工程学院的研究员,也是爱丁堡皇家学会的研究员。他之前的教科书“用于模式识别的神经网络”已经被广泛采用。

  这是第一本展示贝叶斯观点的模式识别教科书。它提出了在精确答案不可行的情况下允许快速近似答案的近似推理算法,并使用图形模型来描述概率分布。

  这个主要的新版本有许多原始没有涵盖的主题,包括图形模型,随机森林,集成方法,拉索的最小角度回归和路径算法,非负矩阵分解,和光谱聚类。还有一章是关于宽数据(P大于N)的方法,包括多次测试和错误发现率。

  playground提供了几种简单类型的data,你可以去调节网络结构、学习率、激活函数、正则项等参数,你可以非常直观地看到每个神经元和相关输出的变化,体会到简化的深度学习模型调参的过程。

  随着世界人工智能大会的落幕,越来越多的人知道人工智能已经火起来了。也有越来越多的同学想要学习人工智能。

  线性代数是所有数学本科生和许多其他学生,在从工程学到经济学的学科,都必须学习的东西。这本非常成功的教科书的第五版保留了早期版本的所有品质,同时也看到了许多小的改进和主要的补充。后者包括:关于奇异值和奇异向量的新章节,包括分析数据矩阵的方法?关于在线性代数中计算的修订章节,带有专业级的算法和代码,可以为各种语言下载?一个关于线性代数和密码学的新章节?关于概率和统计学中线性代数的新章节。一个专门而活跃的网站也提供了许多不同来源的练习和新练习的解决方案(例如练习问题、考试、教科书范例的开发),以及matlab、julia和python的代码。

  Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman是斯坦福大学的统计学教授。他们是这一领域的杰出研究者:Hastie和Tibshirani开发了广义加法模型,并写了一本通俗的同名著作。Hastie在/s-plus共同开发了许多统计建模软件和环境,并发明了主曲线和曲面。Tibshirani提出了拉索,并是非常成功的介绍介绍靴带的合著者。弗里德曼是许多数据挖掘工具的共同发明者,这些工具包括推车、火星、投影追踪和梯度增强。

  那么学习人工智能该读哪些书呢?到底要把数学学到什么程度才能够无障碍地推导机器学习算法?实变、复变、泛函、矩阵论到底要不要全都学会?小编今天为大家推荐这11本书。文末会随文附送 PDF哦。

  计算机科学中的麦克格雷厄希尔系列的这一令人兴奋的补充侧重于有助于迅速变化的机器学习领域的概念和技术——包括概率和统计、人工智能和神经网络——以逻辑和一致的方式将它们统一起来。机器学习是软件开发人员和研究人员的有用的参考工具,也是大学生的优秀文本。

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  Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的知名学者。

  本书注重理论与实际的结合,内容组织科学严谨,反映了多门学科的内在联系和发展趋势。

  信息理论和推理,通常是分开教学的,在这本书上是统一有趣的。本书作者透彻地论述了传统信息论的内容和最新编码算法,以高度的学科驾驭能力,在一个统一框架下讲座了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于机器学习和推理领域的主题,从而很好地将诸多学科的技术内涵融会贯通。丰富的插图,充满工作的例子和400多个练习,一些有详细的解决方案,David MacKay的开创性的书是理想的自学和本科或研究生课程。

  William Gilbert Strang(威廉·吉尔伯特·斯特朗),1934年11月27日于芝加哥出生,是美国享有盛誉的数学家,在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数方面均有所建树。他对教育的贡献尤为卓著,包括所著有的七部经典数学教材及一部专著。斯特朗自1962年至今担任麻省理工学院教授,其所授课程《线性代数导论》、《计算科学与工程》均在麻省理工学院开放式课程计划(MIT Open Course Ware)中收录,并获得广泛好评。

标签: ai基础教程入门  

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