七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物,这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解,如果你想深入了解机器学习的内容,哪么推荐阅读。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

Attention Is All You Need

在自然语言处理和序列建模领域,Vaswani等人的一篇论文《Attention Is All You Need》彻底改变了这一领域。这篇开创性的论文介绍了Transformer模型,它仅依赖于注意机制来捕获序列中元素之间的依赖关系。

Transformer模型的注意力机制允许模型在进行预测时专注于输入序列的相关部分,从而在机器翻译、语言生成和其他基于序列的任务中获得令人印象深刻的结果。

作者描述了注意力机制如何使模型能够跨越整个输入序列捕获上下文信息,将长期依赖关系分解为更小、更易于管理的部分。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

 import torch
 import torch.nn as nn
 
 # Implementation of the scaled dot-product attention mechanism
 class SelfAttention(nn.Module):
     def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
         super(SelfAttention, self).__init__()
         self.query = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
         self.key = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
         self.value = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
         self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
     def forward(self, x):
         query = self.query(x)
         key = self.key(x)
         value = self.value(x)
         scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
         attention_weights = self.softmax(scores)
         attended_values = torch.matmul(attention_weights, value)
         return attended_values

这篇论文打开了一个充满可能性的世界,但是他的核心代码就是这么简单。

The Elements of Statistical Learning

由Trevor Hastie, Robert Tibshirani和Jerome Friedman撰写的“the Elements of Statistical learning”。介绍了统计学习的基础知识,并提供了各种机器学习算法的全面概述。阅读这篇论文就像进入了一个隐藏的知识宝库,揭示了预测模型的内部工作原理。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

从线性回归到支持向量机,从决策树到深度学习,《the Elements of Statistical learning》涵盖了所有内容。作者熟练地引导读者通过建模揭开复杂概念和算法的面纱。这篇论文不仅提供了必要的工具来建立准确的预测模型,而且还可以拓宽我们对基础数学和理论的理解。

下面就是最简单的线性回归

 from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
 # Linear regression model fitting
 model = LinearRegression()
 model.fit(X_train, y_train)
 # Predicting with the trained model
 y_pred = model.predict(X_test)

Deep Learning

这就是我们常说的 “花书”,Ian Goodfellow, Yoshua Bengio和Aaron Courville的“Deep Learning”绝对是必读的。这本全面的书提供了深度学习的深入探索,揭示了卷积神经网络,循环神经网络和生成模型的奥秘。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

深度学习已经彻底改变了我们处理复杂问题的方式,如图像识别、自然语言处理和语音合成。这本书将带你踏上一段迷人的旅程“Deep Learning”使我能够释放神经网络的真正潜力,将我构建智能系统的梦想变为现实。

下面就是使用TF实现的一个最简单的MLP

 import tensorflow as tf
 from tensorflow.keras.models import Sequential
 from tensorflow.keras.layers import Dense
 
 # Creating a simple neural network using Keras
 model = Sequential()
 model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
 model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 # Compiling and training the model
 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

A Few Useful Things to Know About Machine Learning for Time Series

时间序列数据以其独特的特点和挑战在数据科学领域占有特殊的地位。Jean-Paul S. benzacrii的《A Few Useful Things to Know About Machine Learning for Time Series》提供了对建模时间相关数据的复杂性的宝贵见解。这篇论文为我解决时间序列问题打下了坚实的基础,从预测股票价格到预测能源消耗。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

作者强调了特征工程和领域知识在时间序列分析中的重要性。了解季节性、趋势分解和自回归综合移动平均(ARIMA)框架对了解时间模式和做出准确预测的探索起到了重要作用。

 from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
 
 # Creating and fitting an ARIMA model
 model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
 model_fit = model.fit()
 # Making predictions with the fitted model
 predictions = model_fit.predict(start=start_date, end=end_date)

Latent Dirichlet Allocation

在无监督学习的广阔领域,David M. Blei, Andrew Y. Ng和Michael I. Jordan的“Latent Dirichlet Allocation”是一篇基础论文。这格开创性的工作引入了一个强大的生成概率模型,用于发现文档语料库中的潜在主题。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

以下就是使用sklearn实现的LDA代码:

 from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
 
 # Creating and fitting an LDA model
 model = LatentDirichletAllocation(n_components=num_topics)
 model.fit(data)
 # Extracting topic proportions for a document
 topic_proportions = model.transform(document)

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

强化学习代表了人工智能领域的另外一个研究方向,其应用范围从游戏到机器人。Volodymyr Mnih等人的“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”介绍了一种将深度学习与强化学习相结合的方法.

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

gym与TF结合也使得深度强化学习更加简单:

 import gym
 import numpy as np
 from tensorflow.keras.models import Sequential
 from tensorflow.keras.layers import Dense
 
 # Creating a Deep Q-Network for Atari game playing
 model = Sequential()
 model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
 model.add(Dense(num_actions, activation='linear'))
 # Training the DQN agent using the Gym environment
 env = gym.make('Breakout-v0')
 state = env.reset()
 done = False
 while not done:
     action = np.argmax(model.predict(state))
     next_state, reward, done, info = env.step(action)
     state = next_state

The Visual Display of Quantitative Information

爱德华·r·塔夫特的《The Visual Display of Quantitative Information》。探索了数据可视化的艺术,并为创建有效和信息丰富的视觉显示提供了宝贵的指导。Tufte强调了通过视觉表现清晰沟通的重要性,并教我们如何让数据为自己说话。

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

Tufte“最大化数据墨水”告诉我们要消除不必要的混乱,专注于以最纯粹的形式呈现数据。这一理念成为了可视化方法的基石。

 import matplotlib.pyplot as plt
 
 # Scatter plot using the 'matplotlib' library
 plt.scatter(x, y, c='blue', alpha=0.5)
 plt.title("Relationship between X and Y")
 plt.xlabel("X-axis")
 plt.ylabel("Y-axis")
 plt.show()

总结

以上就是我推荐的7篇入门级别的相关读物,这些内容深刻地影响了我们的数据分析、建模和可视化的理解和实践。

https://avoid.overfit.cn/post/2f27526433444e499d39d72b1372ad20

作者 araujogabe1文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-469548.html

到了这里,关于七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 机器学习算法:UMAP 深入理解(通俗易懂!)

    UMAP 是 McInnes 等人开发的新算法。与 t-SNE 相比,它具有许多优势,最显着的是提高了计算速度并更好地保留了数据的全局结构。降维是机器学习从业者可视化和理解大型高维数据集的常用方法。最广泛使用的可视化技术之一是 t-SNE,但它的性能受到数据集规模的影响,并且正

    2024年02月16日
    浏览(47)
  • 机器学习31:《推荐系统-IV》深度神经网络DNN

    在《 推荐系统(二)协同过滤 》一文中,笔者介绍了如何使用矩阵分解来学习嵌入。矩阵分解具有一些局限性: 基础矩阵分解只用了 UserID(QueryID) 和 ItemID 两个维度的信息,所有学到的知识都蕴含在 User 向量和 Item 嵌入中。可解释性差,同时,学习过程中很难融合更多有

    2024年02月16日
    浏览(45)
  • 深入理解深度学习——正则化(Regularization):数据集增强

    分类目录:《深入理解深度学习》总目录 让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。当然,在实践中,我们拥有的数据量是很有限的。解决这个问题的一种方法是创建假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务,创建新的假数据相当简单。对分

    2024年02月16日
    浏览(34)
  • 深入理解机器学习——关联规则挖掘:基础知识

    分类目录:《深入理解机器学习》总目录 许多商业企业在日复一日的运营中积聚了大量的数据。例如,食品商店的收银台每天都收集大量的顾客购物数据。下图给出一个这种数据的例子,通常称作购物篮事务(Market Basket Transaction)。表中每一行对应一个事务,包含一个唯一

    2024年02月10日
    浏览(45)
  • 深入理解深度学习——Transformer:编码器(Encoder)部分

    分类目录:《深入理解深度学习》总目录 相关文章: ·注意力机制(AttentionMechanism):基础知识 ·注意力机制(AttentionMechanism):注意力汇聚与Nadaraya-Watson核回归 ·注意力机制(AttentionMechanism):注意力评分函数(AttentionScoringFunction) ·注意力机制(AttentionMechanism):Bahda

    2024年02月08日
    浏览(62)
  • 深入理解深度学习——Transformer:解码器(Decoder)部分

    分类目录:《深入理解深度学习》总目录 相关文章: ·注意力机制(Attention Mechanism):基础知识 ·注意力机制(Attention Mechanism):注意力汇聚与Nadaraya-Watson核回归 ·注意力机制(Attention Mechanism):注意力评分函数(Attention Scoring Function) ·注意力机制(Attention Mechanism):

    2024年02月10日
    浏览(50)
  • 深入理解机器学习——偏差(Bias)与方差(Variance)

    分类目录:《深入理解机器学习》总目录 偏差(Bias)与方差(Variance)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解,我们知道,算法在不同训练集上学得的结果很可能不同,即便这些训练集是来自同一个分布,对测试样

    2024年02月05日
    浏览(35)
  • 深入理解深度学习——正则化(Regularization):参数绑定和参数共享

    分类目录:《深入理解深度学习》总目录 目前为止,我们讨论对参数添加约束或惩罚时,一直是相对于固定的区域或点。例如, L 2 L^2 L 2 正则化(或权重衰减)对参数偏离零的固定值进行惩罚。然而,有时我们可能需要其他的方式来表达我们对模型参数适当值的先验知识。

    2024年02月07日
    浏览(68)
  • 深入理解机器学习与极大似然之间的联系

    似然函数:事件A的发生含着有许多其它事件的发生。所以我就把这些其它事件发生的联合概率来作为事件A的概率,也就是似然函数。数据类型的不同(离散型和连续性)就有不同的似然函数 极大似然极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE):那就是让这个似然函数的

    2024年02月13日
    浏览(53)
  • 深入理解深度学习——正则化(Regularization):Bagging和其他集成方法

    分类目录:《深入理解深度学习》总目录 相关文章: · 集成学习(Ensemble Learning):基础知识 · 集成学习(Ensemble Learning):提升法Boosting与Adaboost算法 · 集成学习(Ensemble Learning):袋装法Bagging · 正则化(Regularization):Bagging和其他集成方法 Bagging(Bootstrap Aggregating)是通

    2024年02月07日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包