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经典“西瓜书”的学习伴侣“南瓜书”出版

南瓜书是经典“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南，2020年5月发布之初便荣登 GitHub Trending第 2，受到了读者的一致好评，并得到了多名知乎、微博大V主动推荐！...首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...其次，这是一本通过开源方式多人协作写成的书。这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式，既保证了书的质量，也保证了写作的效率。最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书。...推几个公式之后，相信读者会从中感觉到没有体验过的乐趣. 内容简介：周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。

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附pdf下载 | 入门Python和深度学习的经典书

当下Python和深度学习为代表的人工智能AI技术非常火热，正深刻影响着人类社会的方方面面。今天分享推荐三本入门Python和深度学习的电子书： python电子书教程 ?...深度学习三巨头之一的 Yann LeCun 对 2014 年的生成对抗网络GAN赞叹不已：“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子！”。...短视频的火热甚至使得多家互联网公司（腾讯百度等）AI部门专门设GAN岗位的招聘，以满足用户日新月异的、各种图像视频编辑、特效处理等需求。...注：当然，如果是新手，建议从基本的python、卷积神经网络等学起！文后也推荐几本书，它们是学习Python，PyTorch和神经网络公认的利刃！...长按上方二维码 2 秒（CV、GAN、Python、AI爱好者，欢迎关注！） ---- 部分内容随机（非衔接顺序）摘录如下 ? ? ? ?

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【经典书】数据科学探索

现在是进入数据科学领域的最佳时机。但是你从哪里开始呢?数据科学是一个广泛的领域，包括统计学、机器学习和数据工程等方面。人们很容易变得不知所措，或最终只学习数据科学的一小部分或单一的方法。...当您探索不同的建模实践时，您将看到如何在数据科学中使用R、Python和其他语言的实际示例。数据科学是一个涉及统计学、机器学习和数据工程等方面的广泛领域。...工具、方法和工作的样子很大程度上取决于您的问题领域和观点。我们的书《实用数据科学与R》向读者介绍了R语言中的基本预测建模。...传统的统计学家可能不认为文本分析是数据科学，类似地，使用神经网络分析图像的人可能不会欣赏经典的统计推理。我们相信你的问题有助于你选择你的技术。...为了说明这个概念，我们把我们的书和曼宁的其他书名中的章节样本放在一起。它们涵盖了与数据科学相关的各种主题，突出了各种领域和编程语言。

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【经典书】统计学中的因果推断

Causal Inference in Statistics: A Primer一书的分享解读主要被分为四个部分：第一部分：从宏观角度分析了因果科学的研究意义，巩固了统计学的基础知识，包括变量、概率、...第二部分：从图模型的基础概念出发，介绍了结构因果模型中基础的接合模式，并推导了d-分离这一基础工具，展示它在模型检验和因果搜索上的应用。...此部分内容还配备了对应的编程实验，实践了图模型编程和d-分离的实现第三部分：从干预在实验中的意义出发，整理分析了校正公式、后门准则、前门准则、中介、条件干预、Do演算等知识，展示了它们如何在从观测数据中估计干预的结构...此部分内容也配备了对应的编程实验，实践了后门准则和前门准则的编程实现。...第四部分：从反事实的理论与基础概念出发，系统性分析了其结构性解释、基本定理、图形化表示、概率表示等，并通过例子分析试验环境中的反事实和线性模型中的反事实，以及反事实的在现实研究中的实际应用。

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【经典书】高效机器学习，Efficient Learning Machines

他们的经验重点，表达在他们的样本算法的密切分析贯穿全书，旨在装备工程师，工程学生和系统设计师设计和创建新的和更有效的机器学习系统。...高效学习机器的读者将学习如何识别和分析机器学习技术可以为他们解决的问题，如何实现和部署样本问题的标准解决方案，以及如何设计新的系统和解决方案。...Awad和Khanna探索了深度神经网络、分层时间记忆和皮质算法的深度学习技术的当前发展。《自然》建议使用复杂的学习技术，使用简单的规则来产生具有适应性、进化和分布式特性的高度智能和有组织的行为。...作者研究了最流行的生物启发算法，以及一个分布式数据中心管理的示例应用程序。...关于支持向量机及其扩展的两章重点介绍了机器学习核心的分类和回归技术的最新改进。

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【经典书】概率图模型：原理与技术

来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。...《概率图模型：原理与技术》详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面总结了人工智能这一前沿研究领域的新进展。...为了便于读者理解，书中包含了大量的定义、定理、证明、算法及其伪代码，穿插了大量的辅助材料，如示例（examples）、技巧专栏（skill boxes）、实例专栏（case study boxes）、概念专栏...另外，在第 2章介绍了概率论和图论的核心知识，在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料，为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。...《概率图模型：原理与技术》可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书。

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【经典书】基本图论，Basic Graph Theory

来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书提供了图论的介绍。...这本本科教材提供了图论的介绍，图论在科学和技术建模问题中有大量的应用，已经成为世界各地大学计算机科学、计算机科学与工程以及数学课程的重要组成部分。作者采用了一种条理清晰、易于理解的方法。...本文首先从图论的历史背景、动机和应用入手，阐述了图论的基本术语。在此基础上，作者进一步介绍了路径、环、连通性、树、匹配、覆盖、平面图、图着色和有向图，以及一些特殊的图类和一些高级研究课题。...充满练习和插图，基本图论是一个宝贵的资源，为任何本科生理解和获得信心图论及其应用到科学研究，算法和问题解决。

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【经典书】概率与统计导论（附pdf）

这种方法最终导致了对统计程序和策略的直观理解，最常用的是实践工程师和科学家。这本书是为统计学或概率和统计的入门课程而写的，为工程、计算机科学、数学、统计学和自然科学的学生而写。...，描述性统计和推理统计学，并简要介绍该学科的历史和一些人的早期工作为今天所做的工作奠定了基础。...描述性统计的主题将在第二章中讨论。描述数据集的图和表在本章中给出，以及用于总结数据集某些关键属性的数量。要想从数据中得出结论，就必须了解数据的来源。例如，通常假设数据是来自某些总体的“随机样本”。...为了准确理解这意味着什么，以及将样本数据属性与总体属性相关联的结果是什么，有必要对概率有一些了解，这是第三章的主题。本章介绍了概率实验的思想，解释了事件概率的概念，并给出了概率的公理。...考虑了单向和双向(有或没有交互的可能性)问题。第11章是关于拟合优度检验，它可以用来检验所提出的模型是否与数据一致。文中给出了经典的卡方拟合优度检验，并将其应用于列联表的独立性检验。

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【经典书】贝叶斯统计学Python实战，第二版

来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟通过这本书，您将学习如何使用Python代码而不是数学公式解决统计问题。如果你知道如何编程，你就准备好处理贝叶斯统计了。...通过这本书，您将学习如何使用Python代码而不是数学公式解决统计问题，使用离散的概率分布而不是连续的数学。...你把数学弄得一清二楚，贝叶斯的基本原理将变得更清晰，你将开始把这些技术应用到现实世界的问题上。贝叶斯统计方法正变得越来越普遍和重要，但是并没有很多资源可以帮助初学者。基于作者Allen B....Downey教授的本科课程，这本书的计算方法帮助你获得一个坚实的开始。...使用你的编程技能来学习和理解贝叶斯统计处理涉及估计、预测、决策分析、证据和贝叶斯假设检验的问题从简单的例子开始，使用硬币、骰子和一碗饼干学习解决现实问题的计算方法 https://www.oreilly.com

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图文并茂，HashMap经典详解！【文末送书】

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。...HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。文字描述永远要配上图才能更好的讲解数据结构，HashMap的结构图如下。 ?...主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。...而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。...这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。

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全网下载量5w+，这本经典Python书强烈推荐！

也因此有读者建议，是否可以将此类相关内容整理成知识体系完整、内容翔实的书！于是，文档的作者黄伟老师与“凹凸数据”主理人朱小五老师一拍即合，开始了两年的写书历程！...案例贴心：几十个实战案例手把手教会你用Python操作Word\Excel\PPT\PDF\复杂文件\通信软件（微信、邮件、飞书、钉钉）\图片等这是一本将“学”和“用”完美结合起来的书！...—— 崔庆才畅销书《Python 3网络爬虫开发实战》作者 Python在办公领域的应用越来越多，尤其在处理大文件、替代重复劳动、进行复杂计算等方面的表现亮眼。...—— 张俊红畅销书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》作者本书通过“总结”的方式，讲解了Python中比较常用的知识点，让大家能够快速解决日常办公中的问题。...送书规则：围绕自己学Python的经历，和已经掌握的Python技巧来留言留言被点赞最多的，直接获得一本被精选为走心分享的，直接获得一本被精选为励志分享的，直接获得一本备注：本活动共送书3本

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BAT大佬的刷题笔记太经典！（文末送书）

进大厂是很多技术朋友的职业追求，这点我也不例外。读研那会，临近毕业之际，问了不少师兄师姐如何进大厂，大家的回复都是：多刷算法题。...如果把这位大神的刷题笔记研究透，感觉互联网大厂面试随便虐！（文末送这本书的PDF版本）这本书最让人兴奋的是：所有题目解答，全部Beats 100%！...很多地狱难度的题，你用暴力解法也能做出来，但时间复杂度或空间复杂度很可能是最优解的10倍以上。霜神对这块的认知就更有意思了：Beats100%才算做出了感觉。...里面共包含作者刷LeetCode算法题后整理的数百道题，每道题均附有详细题解过程。几乎涵盖了所有算法和数据结构的知识点。这本书对校招和社招的算法刷题帮助之大不言而喻，果断推荐给大家。...这本书的排版简直了，感受下： ? 每一个章节先讲概念和框架，然后进行实战演练，这种方式真的是学习的好帮手！ ? ? 每一道题还有详细完整的解题思路，就怕你看不懂，就怕你学不会。不得不感叹：大神贴心！

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NLP经典书籍鱼书第3章-基于计数方法的改进

基于计数方法的改进本文记录的是鱼书第3章：如何对原有的计数方法进行改进。图片基于统计方法函数下面介绍的是传统的基于统计的方法。...因此，它们的共现次数将会很大。另外，car和drive也明显有很强的相关性。但是，如果只看单词的出现次数，那么与drive相比，the和car的相关性更强。...N优化方案PPMI上面基于点的互信息的方法有个缺点：当两个单词的共现次数为0时，会出现$log_2{0}= \infty$使用正的点互信息Positive Pointwise Mutual Information...：在PPMI矩阵中存在很多的元素都是0，这表明向量中的很多元素是不重要的向量中的大多数元素为0的矩阵（向量）称为稀疏矩阵（稀疏向量）从稀疏向量中找出重要的轴，用更少的维度对其重新表示；稀疏矩阵转化为密集矩阵奇异值分解...S是除了对角线元素外其他元素均为0的对角矩阵；奇异值在对角线上降序排列S中奇异值越小，对应的基轴的重要性越低；因此通过去除U中多余的列向量来近似原始矩阵基于SVD的降维import numpy as np

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【经典书】实用数学优化：基本优化理论与基于梯度的算法

新的章节讨论了代理模型的构造，以及新的仅限梯度解决方案策略和使用Python的数值优化。一个特殊的Python模块以电子方式提供(通过springerlink)，它使文本中的新算法易于访问并直接适用。...在更一般的术语中，数学优化可以被描述为确定数学定义的问题的最佳解决方案的科学，这些问题可能是物理现实或制造和管理系统的模型。...(i)作者认为，引入数学优化的主题最好通过经典的基于梯度的方法来完成，(ii)与目前流行的使用非梯度方法的趋势相反，如遗传算法(GA)，模拟退火，粒子群优化和其他进化方法，作者认为，在许多情况下，这些搜索方法在计算上过于昂贵...在此背景下，第六章讨论了第一作者开发的新的基于梯度的方法和第八章作者开发的纯梯度方法，这是特别重要的。...METHODS SURROGATE MODELS GRADIENT-ONLY SOLUTION STRATEGIES PRACTICAL COMPUTATIONAL OPTIMIZATION USING PYTHON

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Python经典算法

算法实现 #0 GitHub https://github.com/Coxhuang/Python-DataStructure #1 环境 Python3.7.3 #2 开始 ?...规律如果台阶只有一级，只有一种走法；如果台阶有两级，走法有两种；如果台阶有N级，最后跳上第N级的情况，要么是从N-2级直接跳两级台阶，或者从第N-1级跳一级台阶，所以台阶有N级的方法数等于跨到N-2级台阶的方法数加上跨到...这里的f(n) 代表的是n个台阶有一次1,2,…n阶的跳法数。...思路 f(N) : 第N个月兔子的总数 f(Nbefore) : 第N个月之前出生的兔子 f(Nnew) : 第N个月出生的兔子 f(N) = f(Nbefore) + f(Nnew...return tar ret = func([1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 9]) print(ret) 未完待续 Python

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全网下载量5w+，这本经典Python书强烈推荐！(文末赠书)

也因此有读者建议，是否可以将此类相关内容整理成知识体系完整、内容翔实的书！于是，文档的作者黄伟老师与“凹凸数据”主理人朱小五老师一拍即合，开始了两年的写书历程！...案例贴心：几十个实战案例手把手教会你用Python操作Word\Excel\PPT\PDF\复杂文件\通信软件（微信、邮件、飞书、钉钉）\图片等这是一本将“学”和“用”完美结合起来的书！...—— 崔庆才畅销书《Python 3网络爬虫开发实战》作者 Python在办公领域的应用越来越多，尤其在处理大文件、替代重复劳动、进行复杂计算等方面的表现亮眼。...—— 张俊红畅销书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》作者本书通过“总结”的方式，讲解了Python中比较常用的知识点，让大家能够快速解决日常办公中的问题。...送书规则：老规矩，还是免费送大家几本，给本文点赞、点在看以后，发送截图到微信，我会随机抽取3名每人免费送该书一本(截止时间到2022年7月14日21点)。

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【经典书】图数据挖掘算法，安全性及应用

这本书提供了图数据挖掘方法的最先新综述。本文针对当前的一个热门话题——图数据挖掘的安全性，提出了一系列的检测方法来识别图数据中的敌对样本。...许多真实世界的系统，无论是自然的还是人工的，都更自然地表示为图形/网络，而不是欧氏空间中的坐标，以捕捉它们的拓扑属性。...在生物学中，蛋白质相互调节，这种生理上的相互作用构成了所谓的生物体的相互作用组学;神经元相互连接，处理大脑中的信号，导致了智能的出现;物种之间相互依存，形成了复杂的生态系统。...虽然这些网络促进了个人之间的信息交流，使我们的生活比以前容易得多，但它们也可能促进病毒的传播，导致隐私泄露，例如，特定类型的关系可以推断仅仅基于个人的社交网络[1]。...幸运的是，图论作为数学的一个分支，自1736[2]年欧拉创造性地研究Königsberg的七座桥以来，已经得到了很好的建立。

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AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书

3人工智能深度学习类：深度学习、Tensorflow 《深度学习》AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！...《Python算法教程》精通Python基础算法，畅销书Python基础教程作者力作。...《Java遗传算法编程》遗传算法设计机器学习人工智能来自Java专家的声音用遗传算法解决类似旅行商的经典问题。...《算法学习与应用从入门到精通》320个实例、753分钟视频、5个综合案例、74个技术解惑，一本书的容量，讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。...《自己动手写神经网络》机器学习与人工智能参考书，基于Java语言撰写。

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Python玩转简书钻

前言 2018年11月15号，简书迎来大变革，取消了以往的积分制度，换为去中心化的简书钻，每日发放一万简书钻。...首先，简书给出了获取钻石的途径：写文点赞，与以往的阅读，评论，点赞，关注，写作都能获取积分（不同操作获取的积分不同）不一样，现在的途径更加简单和方便。...文章涉及的内容，大部分都是和简书钻的分享有关，因为简书钻是最近才开始运营的，跟着这个热点走，曝光率与投票也会相应的多一些。文章词云 10篇文章可能看到的还是比较局限，我们看看到底哪些文章更容易上榜。...，简书尊享会员就会拥有很多的简书钻，这也就导致上榜人数中，简书会员的比重占了一大部分。...总结结合简书钻热点上榜高你难道不考虑下简书尊享会员么？自身的努力也很重要，坚持写作，分享干货，这就是简书。

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Python递归的几个经典案例

这篇文章主要和大家分享一些和递归有关的经典案例，结合一些资料谈一下个人的理解，也借此加深自己对递归的理解和掌握一些递归基础的用法。...2、递归的通俗理解递归就是在函数内部调用自己的函数被称之为递归。3、几个关于递归通俗的比喻1.我们使用的词典，本身就是递归，为了解释一个词，需要使用更多的词。...4、最简单的递归的实例　# 将 10不断除以2，直至商为0，输出这个过程中每次得到的商的值。...，则从最后往回返一级一级的把值返回来，这叫回溯二、递归经典案例1、递归求阶乘实例如下：'''学习中遇到问题没人解答？...小编创建了一个Python学习交流群：711312441寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！'''# 1！+2！+3！+4！+5！+...+n!

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