主题: 机器学习相关书籍推荐

主题: 机器学习相关书籍推荐

1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入门好书，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P

2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）。

3. 《The Elements of Statistical Learning》，数学性比较强，可以做参考了。

4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然语言处理领域公认经典。

5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，华裔科学家写的书，相当深入浅出。

6. 《Managing Gigabytes》，信息检索好书。

7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，参考书吧，比较深。

相关数学基础（参考书，不适合拿来通读）：

1. 线性代数：这个参考书就不列了，很多。

2. 矩阵数学：《矩阵分析》，Roger Horn。矩阵分析领域无争议的经典。

3. 概率论与统计：《概率论及其应用》，威廉·费勒。也是极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的。于是讨论组里的 Du Lei 同学推荐了《All Of Statistics》并说到

机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。

4. 最优化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非线性规划的参考书。《Convex Optimization》凸优化的参考书。此外还有一些书可以参考 wikipedia 上的最优化方法条目。要深入理解机器学习方法的技术细节很多时候（如SVM）需要最优化方法作为铺垫。