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本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中，经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等，新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系，各章内容相对独立，物理推理、数学建模和算法实现精准且细致，并辅以应用实例和习题。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

Contents

Preface.iv

Acknowledgments.vv

Notation.vfivi

CHAPTER 1 Introduction .1

1.1 What Machine Learning is About1

1.1.1 Classification.2

1.1.2 Regression3

1.2 Structure and a Road Map of the Book5

References8

CHAPTER 2 Probability and Stochastic Processes 9

2.1 Introduction.10

2.2 Probability and Random Variables.10

2.2.1Probability11

2.2.2Discrete Random Variables12

2.2.3Continuous Random Variables14

2.2.4Meanand Variance15

2.2.5Transformation of Random Variables.17

2.3 Examples of Distributions18

2.3.1Discrete Variables18

2.3.2Continuous Variables20

2.4 Stochastic Processes29

2.4.1First and Second Order Statistics.30

2.4.2Stationarity and Ergodicity30

2.4.3PowerSpectral Density33

2.4.4Autoregressive Models38

2.5 InformationTheory.41

2.5.1Discrete Random Variables42

2.5.2Continuous Random Variables45

2.6 Stochastic Convergence48

Problems49

References51

CHAPTER 3 Learning in Parametric Modeling: Basic Concepts and Directions 53

3.1 Introduction.53

3.2 Parameter Estimation: The Deterministic Point of View.54

3.3 Linear Regression.57

3.4 Classification60

3.5 Biased Versus Unbiased Estimation.64

3.5.1 Biased or Unbiased Estimation?65

3.6 The Cramér-Rao Lower Bound67

3.7 Suf?cient Statistic.70

3.8 Regularization.72

3.9 The Bias-Variance Dilemma.77

3.9.1 Mean-Square Error Estimation77

3.9.2 Bias-Variance Tradeoff78

3.10 MaximumLikelihoodMethod.82

3.10.1 Linear Regression: The Nonwhite Gaussian Noise Case84

3.11 Bayesian Inference84

3.11.1 The Maximum a Posteriori Probability Estimation Method.88

3.12 Curse of Dimensionality89

3.13 Validation.91

3.14 Expected and Empirical Loss Functions.93

3.15 Nonparametric Modeling and Estimation.95

Problems.97

References102

CHAPTER4 Mean-quare Error Linear Estimation105

4.1Introduction.105

4.2Mean-Square Error Linear Estimation: The Normal Equations106

4.2.1The Cost Function Surface107

4.3A Geometric Viewpoint: Orthogonality Condition109

4.4Extensionto Complex-Valued Variables111

4.4.1Widely Linear Complex-Valued Estimation113

4.4.2Optimizing with Respect to Complex-Valued Variables: Wirtinger Calculus116

4.5Linear Filtering.118

4.6MSE Linear Filtering: A Frequency Domain Point of View120

4.7Some Typical Applications.124

4.7.1Interference Cancellation124

4.7.2System Identification125

4.7.3Deconvolution: Channel Equalization126

4.8Algorithmic Aspects: The Levinson and the Lattice-Ladder Algorithms132

4.8.1The Lattice-Ladder Scheme.137

4.9Mean-Square Error Estimation of Linear Models.140

4.9.1The Gauss-Markov Theorem143

4.9.2Constrained Linear Estimation:The Beamforming Case145

4.10Time-Varying Statistics: Kalman Filtering148

Problems.154

References158

CHAPTER 5 Stochastic Gradient Descent: The LMS Algorithm and its Family .161

5.1 Introduction.162

5.2 The Steepest Descent Method163

5.3 Application to the Mean-Square Error Cost Function167

5.3.1 The Complex-Valued Case175

5.4 Stochastic Approximation177

5.5 The Least-Mean-Squares Adaptive Algorithm179

5.5.1 Convergence and Steady-State Performanceof the LMS in Stationary Environments.181

5.5.2 Cumulative Loss Bounds186

5.6 The Affine Projection Algorithm.188

5.6.1 The Normalized LMS.193

5.7 The Complex-Valued Case.194

5.8 Relatives of the LMS.196

5.9 Simulation Examples.199

5.10 Adaptive Decision Feedback Equalization202

5.11 The Linearly Constrained LMS204

5.12 Tracking Performance of the LMS in Nonstationary Environments.206

5.13 Distributed Learning:The Distributed LMS208

5.13.1Cooperation Strategies.209

5.13.2The Diffusion LMS211

5.13.3 Convergence and Steady-State Performance: Some Highlights218

5.13.4 Consensus-Based Distributed Schemes.220

5.14 A Case Study:Target Localization222

5.15 Some Concluding Remarks: Consensus Matrix.223

Problems.224

References227

CHAPTER 6 The Least-Squares Family 233

6.1 Introduction.234

6.2 Least-Squares Linear Regression: A Geometric Perspective.234

6.3 Statistical Properties of the LS Estimator236

6.4

作者简介

Sergios Theodoridis 希腊雅典大学信息系教授。主要研究方向是自适应信号处理、通信与模式识别。他是欧洲并行结构及语言协会（PARLE-95）的主席和欧洲信号处理协会（EUSIPCO-98）的常务主席、《信号处理》杂志编委。

Konstantinos Koutroumbas 1995年在希腊雅典大学获得博士学位。自2001年起任职于希腊雅典国家天文台空间应用研究院，是国际知名的专家。

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Of course, the author, being human, could not avoid emphasizing the techniques with which he is most familiar. This is healthy, since writing a book is a means of sharing the author's expertise and point of view with readers. This is why I strongly believe that a new book does not come to replace previous ones, but to complement previously published points of view.

For a fixed number of training points, N, in the data sets D, trying to minimize the variance term results in an increase of the bias term and vice versa. This is because, in order to reduce the bias term, one has to increase the complexity (more free parameters) of the adopted estimator f (·; D). This, in turn, results in higher variance as we change the training sets. This is a manifestation of the over fitting issue that we have already discussed. The only way to reduce both terms simultaneously is to increase the number of the training data points, N, and at the same time increase the complexity of the model carefully, so as to achieve the aforementioned goal. If one increases the number of training points and at the same time increases the model complexity excessively, the overall MSE...

书籍介绍

本书对所有主要的机器学习方法和新研究趋势进行了深入探索，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推断方法。其中，经典方法包括平均/小二乘滤波、卡尔曼滤波、随机逼近和在线学习、贝叶斯分类、决策树、逻辑回归和提升方法等，新趋势包括稀疏、凸分析与优化、在线分布式算法、RKH空间学习、贝叶斯推断、图模型与隐马尔可夫模型、粒子滤波、深度学习、字典学习和潜变量建模等。全书构建了一套明晰的机器学习知识体系，各章内容相对独立，物理推理、数学建模和算法实现精准且细致，并辅以应用实例和习题。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

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• 作者：zhizhong 发布时间：2018-07-02 11:53:58

  做学问最基本的是清晰地定义概念，该书很好地说清楚诸基础定义与派别的不同。很好的入门导读

• 作者：流年闲草 发布时间：2018-01-26 23:38:29

  目前读了贝叶斯相关章节，迄今为止一切都很不错，贝叶斯部分可以作为C站PGM, Advanced ML Bayesian Learning，以及贝叶斯统计的配套教材，推荐～

• 提高你的机器学习理论

  作者：书虫 发布时间：2023-03-21 10:38:22

  本书的作者是雅典大学和香港中文大学（深圳）机器学习和信号处理领域的教授西格尔斯 西奥多里蒂斯，就是经典著作《模式识别》的第一作者。本次阅读的书籍《机器学习：贝叶斯和优化方法》是该书的得二版，在2020年，华章分社就引入该书的英文版，本书一部有关机器学习的大部头著作，内容涵盖机器学习的几乎所有方面，目前国内机器学习学习各个方面知识体系日益完善，在南开大学王刚教授带领下这部大部头书籍的中文版终于跟我们见面了。书中涉及大量的理论和公式所以翻译的难度是可想而知的，但在阅读过程中确实感受到了翻译工作的严谨、精益求精的态度。感谢西格尔斯教授的倾力写作，也感谢王教授团队准确传达原书的精彩。

  阅读体验：

  《机器学习：贝叶斯和优化方法》 对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索 。开始看到题目以为是介绍贝叶斯相关的内容的，但很明显打开本书的第一时间我就知道这本800多页的大部头绝不是这么简单，通过阅读知道本书很多内容是从贝叶斯和优化方法的角度来介绍的。书中各章节相互独立，可以通过各章的引言知道本章的内容简介和其他章节的联系之处。第一章和第二章是学习本书第基础知识部分，我觉得第三章是贯穿全书的。虽然全书都在讲解机器学习的各个方面和不同的技术，但参数化建模是贯穿本书的一个主题，而且围绕参数被视为确定性非随机变量和参数视为随机变量两条技术线来处理。

  每章节的末尾提供了该章节的参考文献，多余深入学习的读者很友好， 本书的所有代码均可免费下载，包含MATLAB和Python两个版本。 下载地址：

  https://www.elsevier.com/books-and-journals/book-companion/9780128188033。

  本书适合有一定机器学习基础并且想要深入研究的读者，而且有概论和随机过程的基础。不建议初学者学习。学习中。。。。。。

• 最强机器学习贝叶斯优化书籍

  作者：那个百分十先生 发布时间：2023-08-20 10:31:35