机器学习图书推荐
来源:互联网 发布:基金选择 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/23 11:04
机器学习的资料较多,初学者可能会不知道怎样去有效的学习,所以对这方面的资料进行了一个汇总,希望能够对和我一样的初学者有一定的借鉴。
1. 数学基础
机器学习是构建于数学的基础之上的,因此只有把数学的基本功打好,才能够在机器学习领域有长远的发展。正所谓”勿在浮沙筑高台“。
林达华推荐的几本数学书:http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-578745.html
上面是基本的一些数学知识,下面是其它的一些资料:
对于数学的学习,个人觉得如果时间不够,可以先略读,之后再看机器学习算法时,若有不懂的,才知道去哪个地方查找,然后再根据机器学习中的具体应用加深对该处数学知识的掌握。
2. 机器学习与数据挖掘(偏理论)
3. 智能算法(偏应用)
4. Deep Learning
Deep Learning最近几年非常热门,受到了业界广泛的关注。
5. 视频学习资源
前两个是Andrew Ng的
6. 其它书籍
1. 数学基础
机器学习是构建于数学的基础之上的,因此只有把数学的基本功打好,才能够在机器学习领域有长远的发展。正所谓”勿在浮沙筑高台“。
- 微积分:微积分学教程 (F.M.菲赫金哥尔茨)俄罗斯的数学书
- 线性代数:Linear Algebra and Its Applications,Third Edition (David C.Lay)讲得很实际,线性代数最重要的就是与实际应用相联系才能够理解其意义
- 概率与统计:概率论与数理统计 (陈希孺)或(盛骤/谢式千/潘承毅)这两本书都很不错
- 随机过程:应用随机过程:概率模型导论 (Sheldon M. Ross)这本书已经出到第10版了
林达华推荐的几本数学书:http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-578745.html
上面是基本的一些数学知识,下面是其它的一些资料:
- http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571
- 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8308762
- 正态分布的前世今生:http://www.52nlp.cn/tag/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9A%84%E5%89%8D%E4%B8%96%E4%BB%8A%E7%94%9F
- LDA数学八卦
- 机器学习中的数学:http://leftnoteasy.cnblogs.com/
对于数学的学习,个人觉得如果时间不够,可以先略读,之后再看机器学习算法时,若有不懂的,才知道去哪个地方查找,然后再根据机器学习中的具体应用加深对该处数学知识的掌握。
2. 机器学习与数据挖掘(偏理论)
- 统计学习方法 (李航)
- 统计学习基础 (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman)
- Pattern Recognition and Machine Learning (Christopher Bishop)
- Machine Learning: A Probabilistic Prespective (Kevin Murphy)
- Pattern classification (Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork)
- Introduction to Machine Learning (Ethem Alpaydin)
- Data Mining (韩家炜)
- 现代模式识别 (孙即祥)
3. 智能算法(偏应用)
- Web智能算法 (Haralambos Marmanis, Dmitry Babenko)
- 集体智慧编程 (Toby Segaran)
- 推荐系统实践 (项亮)
- 数据之魅 (Pbilipp K.Janert)
4. Deep Learning
Deep Learning最近几年非常热门,受到了业界广泛的关注。
- 斯坦福大学的网站:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ,其中国内的业界牛人对其进行了翻译,也在该网站上
- Deep Learning的前世今生:http://www.cnblogs.com/avril/archive/2013/02/08/2909344.html
- 深度学习的一些教程:http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tutorials/
5. 视频学习资源
前两个是Andrew Ng的
- http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning
- http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
- http://work.caltech.edu/telecourse.html
- http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html 线性代数公开课
6. 其它书籍
- 数学之美 (吴军)鼎鼎大名的书就不用多说了,对当前搜索、自然语言处理等领域所常用的算法进行了讲解
- 研究之美 (Knuth)40年前写好的书,去年才在国内买到,很小的册子
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