npfda的博客

This is a book on the mathematical theory of quantum information, focusing on a formal presentation of definitions, theorems, and proofs. It is primarily intended for graduate students and researchers having some familiarity with quantum information and computation, such as would be covered in an introductory-level undergraduate or graduate course, or in one of several books on the subject that now exist. Quantum information science has seen an explosive development in recent years, particularly within the past two decades. A comprehensive treatment of the subject, even if restricted to its theoretical aspects, would certainly require a series of books rather than just one. Consistent with this fact, the selection of topics covered herein is not intended to be fully representative of the subject. Quantum error correction and fault-tolerance, quantum algorithms and complexity theory, quantum cryptography, and topological quantum computation are among the many interesting and fundamental topics found within the theoretical branches of quantum information science that are not covered in this book. Nevertheless, one is likely to encounter some of the core mathematical notions discussed in this book when studying these topics.

计算和通信的结合建立了一个以信息为基础的新领域。但绝大多数信息尚处于原始状 态，即以数据的形式存在的状态。假如我们将数据定义为被记录下的事实，那么信息就是 在这些记录事实的数据中所隐藏的一系列模式或预期。在数据库中蕴藏了大量具有潜在重 要性的信息，这些信息尚未被发现和利用，我们的任务就是将这些数据释放出来。 数据挖掘是将隐含的、尚不为人知的同时又是潜在有用的信息从数据中提取出来。为 此我们编写计算机程序，自动在数据库中筛选有用的规律或模式。假如能发现一些明显的 模式，则可以将其归纳出来以对未来的数据进行准确预测。当然，数据挖掘结果中肯定会 出现一些问题，比如许多模式可能是不言自明的或者没有实际意义的。另一些还有可能是 虚假的，或者由于某些具体数据集的偶然巧合而产生的。在现实世界中，数据是不完美 的:有些被人为篡改，有些会丢失。我们所观察到的所有东西都不是完全精确的:任何规 律都有例外，并且总会出现不符合任何一个规律的实例。算法必须具有足够的健壮性以应 付不完美的数据，并能提取出不精确但有用的规律。 机器学习为数据挖掘提供了技术基础，可用其将信息从数据库的原始数据中提取出 来，以可以理解的形式表达， 并可用做多种用途。这是一种抽象化过程:如实地全盘接收 现有数据，然后在其基础上推导出所有隐藏在这些数据中的结构。本书将介绍在数据挖掘 实践中，用以发现和描述数据中的结构模式而采用的机器学习工具和技术。 就像所有新兴技术都会受到商界的强烈关注一样，关于数据挖掘应用的报道正淹没在 那些技术类或大众类出版社的大肆宣扬中。夸张的报道向人们展示了通过设立学习算法就 能从浩瀚的数据汪洋中发现那些神秘的规律。但机器学习中绝没有什么魔法，没有什么隐 藏的力量，也没有什么巫术，有的只是一些能将有用信息从原始数据中提取出来的简单和 实用的技术。本书将介绍这些技术并展示它们是如何工作的。 我们将机器学习理解为从数据样本中获取结构描述的过程。这种结构描述可用于预 测、解释和理解。有些数据挖掘应用侧重于预测:从数据所描述的过去预测将来在新情况 下会发生什么，通常是猜测新的样本分类。但同样令我们感兴趣也许更感兴趣的是学 习" 的结果是一个可以用来对样本进行分类的真实结构描述。这种结构描述不仅支持预 测，也支持解释和理解。根据我们的经验，在绝大多数数据挖掘实践应用中， 用户最感兴 趣的莫过于掌握样本的本质。事实上， 这是机器学习优于传统统计模型的一个主要优点。 本书向我们诠释多种机器学习方法。其中一部分出于方便教学的目的而仅仅罗列一些 简单方案，以便清楚解释基本思想如何实现。其他用考虑到具体实现而列举很多应用于实 际工作中的真实系统。很多都是近几年发展起来的新方法。 我们创建了一套综合的软件资源以说明本书中的思想。软件名称是怀卡托智能分析环 境( Waikato Environment for .Knowledge Analysis , Weka 勺，它的Java 源代码可以在 www.cs.waikato. ac. nz!m:lIweka 中得到。Weka 几乎可以完善地实现本书中包含的所有技 术。它包括机器学习方法的说明性代码以及具体实现。针对一些简单技术，它提供清楚而 简洁的实现， 以帮助理解机器学习中的相关机制。Weka 还提供一个工作平台，完整、实 用、高水准地实现了很多流行的学习方案， 这些方案能够运用于实际的数据挖掘项目或学 术研究中。最后，本书还包括一个形如Java 类库的框架，这个框架支持嵌入式机器学习的 应用，乃至新的学习方案的实现。 本书旨在介绍用于数据挖掘领域的机器学习工具和技术。读完本书后，你将对这些技 术有所了解并能体会到它们的功效和实用性。如果你希望用自己的数据进行实验，用 Weka 就能轻易地做到。 提供数据挖掘案例研究的商业书籍中往往涉及一些非常具有实用性的方法，这些方法 与当前机器学习教材中出现的更理论化、原则化的方法之间存在巨大鸿沟，本书跨越了这 个鸿沟(关于本书的一些简介将出现在后面第1 章的末尾) 。这个鸿沟相当大，为了让机 器学习技术应用富有成果，需要理解它们是如何工作的。这不是一种可以先盲目应用而后 期待好结果出现的技术。不同的问题需要不同的技术来解决。但是如何根据实际问题来选 择合适的技术并不是那么容易的事情:你需要知道到底有多少可能的解决方案。我们在本 书中所论及的技术范围相当广泛，这是因为和其他商业书籍不同，本书无意推销某种特定 的商业软件或方案。我们列举大量实例，但为展示实例所采用的数据集却小得足以让你搞 清楚实例的整个过程。真实的数据集太大，不能做到这一点(而真实数据集的获取常受限 于商业机密) 。我们所选择的数据集并不是用来说明那些拥有大型数据的真实问题，而是 帮助你理解不同技术的作用，它们是如何工作的，以及它们的应用范围是什么。 本书面向对实际数据挖掘技术所包含的原理和方法感兴趣的"技术敏感型"普通读 者。本书同样适用于需获得这方面新技术的信息专家，以及所有希望了解机器学习领域技 术细节的人。本书也是为有着一般兴趣的信息系统实际工作者所写的，如程序员、咨询顾 问、开发人员、信息技术管理员、规范编写者、专利审核者、业余爱好者，以及学生和专 家教授。他们需要拥有这样一本书:拥有大量实例且简单易读，向读者阐释与机器学习相 关的主要技术是什么、做什么、如何运用它们，以及它们是如何工作的。本书面向实际， 告诉读者"如何去做同时包括许多算法、代码以及具体实例的实现。所有在实际工作 中进行数据挖掘的读者将直接得益于书中叙述的技术。本书旨在帮助那些希望找到掩藏在 天花乱坠广告宣传下的机器学习真谛的人们，以及帮助那些需要实际可行的、非学术的、 值得信赖的方案的人们。我们避免对特定的理论或数学知识做过分要求。在某些、涉及特定 知识的地方，我们会将相关文本框起来，这些内容是可选部分，通常是为照顾对理论和技 术感兴趣的读者，跳过这部分内容不会对整体的连贯性有任何影响。 本书分为几个层次，不管你是想走马观花地浏览基本概念，还是想深入详尽地掌握技 术细节，阅读本书都可以满足你的要求。我们相信机器学习的使用者需要更多地了解他们 运用的算法如何工作。我们常常可以发现， 优秀的数据模型是与它的诠释者分不开的，诠 释者需要知道模型是如何产生的，并且熟悉模型的长处和局限性。当然，并不要求所有的 用户都对算法的细节有深入理解。 根据上述考量，我们将对机器学习方法的描述分为几个彼此承接的层次。本书共分为 三部分，第一部分是关于数据挖掘的介绍，读者将在这一部分学习数据挖掘的基本思想， 这一部分包括书中的前五章。第1 章通过实例说明机器学习是什么，以及能用在什么地 方，并附带提供一些实际应用。第2 ， 3 章给出不同的输入和输出，或者称为知识表达 (knowledge representation) 。不同的输出要求不同的算法。第4 章介绍机器学习的基本方

Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured outputlearning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and nonexpert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.

欧梯克 Latex Things You Need to Know

Smoothing and Regression Approaches, Computation, and Application

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Theory of Learning Goal: To study theoretical properties of learning algorithm from a statistical viewpoint. The theory should be able model real/artificial data so that we can better understand and predict them. Statistical Learning Theory (SLT) is just one approach to understanding/ studying learning systems. SLT results are often given in the form the generalization error bounds, although other types of results are possible.

高维数据的统计挑战 Modern applications of statistical theory and methods can involve extremely large data-sets, often with huge numbers of measurements on each of a comparatively small number of experimental units. New methodology and accompanying theory have emerged in response: the goal of this theme issue is to illustrate a number of these recent developments.