控制工程经典书籍

从推荐买什么，看什么电影，到选择看什么新闻，关注什么人，申请什么工作，在线系统已经成为我们日常生活的重要组成部分。一个自然要问的问题是这些社会技术系统如何影响我们的行为。然而，由于这些系统的输出和人的行为之间的复杂的相互作用，确定它们对人的行为的影响是不容易的。 幸运的是，有大量关于因果推理的研究可供我们借鉴。在本教程的第一部分中，我将展示反事实推理对研究社会技术系统的价值，通过展示基于相关性的预测建模如何可能适得其反。然后，我们将讨论因果推断的不同方法，包括随机实验，自然实验，如工具变量和回归不连续，以及观察方法，如分层和匹配。在整个过程中，我们将尝试与图形模型、机器学习和过去在社会科学中的工作联系起来。 下半场将会有更多的实践。我们将通过一个实际的例子来估计一个推荐系统的因果影响，从简单到复杂的方法开始。实践练习的目标是了解不同因果推理方法的缺陷，并获得用混乱的真实世界数据进行因果推理的最佳实践。

自1948年引入信息论以来，信息论已被证明在分析与压缩、存储和传输数据有关的问题方面起着重要作用。例如，信息论允许分析数据通信和压缩的基本限制，并在几十年的实际通信系统设计中发挥了作用。近年来，在使用信息理论方法解决数据压缩、数据通信和网络之外的问题方面出现了复兴，例如压缩感知、数据获取、数据分析、机器学习、图挖掘、社区检测、隐私和公平。在这本书中，我们探索了信号处理、机器学习、学习理论和统计的接口上的一系列广泛的问题，其中源自信息论的工具和方法可以提供类似的好处。几十年来，信息论在这一界面上的作用确实得到了承认。一个突出的例子是在1980年代使用互信息、度量熵和容量等信息理论量来建立估计的极大极小率。在这里，我们打算探索这个界面的现代应用，这些应用正在塑造21世纪的数据科学。 当然，标准信息理论工具与信号处理或数据分析方法之间有一些显著的差异。从整体上说，信息论倾向于关注渐近极限，使用大的块长度，并假设数据是由有限的比特数表示，并通过一个噪声信道观看。标准结果不关心复杂性，而是更多地关注通过可实现性和反向结果表征的基本限制。另一方面，一些信号处理技术，如采样理论，专注于离散时间表示

The Support Vector Machine is a powerful new learning algorithm for solving a variety of learning and function estimation problems, such as pattern recognition, regression estimation, and operator inversion. The impetus for this collection was a workshop on Support Vector Machines held at the 1997 NIPS conference. The contributors, both university researchers and engineers developing applications for the corporate world, form a Who's Who of this exciting new area. Contributors: Peter Bartlett, Kristin P. Bennett, Christopher J. C. Burges, Nello Cristianini, Alex Gammerman, Federico Girosi, Simon Haykin, Thorsten Joachims, Linda Kaufman, Jens Kohlmorgen, Ulrich Kreßel, Davide Mattera, Klaus-Robert Müller, Manfred Opper, Edgar E. Osuna, John C. Platt, Gunnar Rätsch, Bernhard Schölkopf, John Shawe-Taylor, Alexander J. Smola, Mark O. Stitson, Vladimir Vapnik, Volodya Vovk, Grace Wahba, Chris Watkins, Jason Weston, Robert C. Williamson.

The Support Vector Machine is a powerful new learning algorithm for solving a variety of learning and function estimation problems, such as pattern recognition, regression estimation, and operator inversion. The impetus for this collection was a workshop on Support Vector Machines held at the 1997 NIPS conference. The contributors, both university researchers and engineers developing applications for the corporate world, form a Who's Who of this exciting new area. Contributors: Peter Bartlett, Kristin P. Bennett, Christopher J. C. Burges, Nello Cristianini, Alex Gammerman, Federico Girosi, Simon Haykin, Thorsten Joachims, Linda Kaufman, Jens Kohlmorgen, Ulrich Kreßel, Davide Mattera, Klaus-Robert Müller, Manfred Opper, Edgar E. Osuna, John C. Platt, Gunnar Rätsch, Bernhard Schölkopf, John Shawe-Taylor, Alexander J. Smola, Mark O. Stitson, Vladimir Vapnik, Volodya Vovk, Grace Wahba, Chris Watkins, Jason Weston, Robert C. Williamson.

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人工智能英文版课件：Optimization methods.pptx

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glcm matlab代码论文名称为“多点地统计的两种参数优化方法” 本文介绍了两种MPS参数优化方法的程序代码。 基于GLCM的方法的源代码是用MATLAB编写的，而深度学习程序代码是用c＃.Net编写的。 1.基于GLCM的方法主程序是“ GLCM_Method.m”，它取决于“ GrayCoMatrix.m”和“ HsimSimilarity.m”。 基于GLCM的方法中使用的第三方代码包含“ sort_nat.m”，“ rotateticklabel.m”。 2.基于深度学习的方法主程序是基于ML.Net的“ Program.cs”。该程序包含代码文件，例如“ Preprocessing_ImageFolder”，“ ImageNetData.cs”，“ MyDataTable.cs”等。 。 在使用这些程序之前，请解压缩两个压缩文件“ demo data.rar”和“ ML_Assets.rar”。 文件“ demo data.rar”包含了本文使用的数据，包括训练图像通道的实现以及基于Snesim和simpat获得的分类。