Learning Path for Machine Learning

来源：互联网发布：java和jsp的区别编辑：程序博客网时间：2024/05/22 03:03

数学基础

机器学习必要的数学基础主要包括：多元微积分，线性代数

Calculus One | Calculus: Single Variable
Multivariable Calculus
Linear Algebra

统计基础

Data Analysis and Statistical Inference
Introduction to Statistics: Descriptive Statistics
概率
Introduction to Statistics: Inference

编程基础

Programming for Everybody (Python)
Introduction to Computer Science:Build a Search Engine & a Social Network

机器学习

Statistical Learning(R)
Machine Learning
机器学习基石
机器学习技法

下面是近期的给外行人读的泛数学科普书籍，由浅至深，作用除了感受数学之美之外，更重要的是可以作用每天学习的鸡血，因为这些书都比较好读……

1.《数学之美》作者：吴军
2.《 Mathematician’s Lament | 数学家的叹息》作者：by Paul Lockhart
3.《 Think Stats: Probability and Statistics for Programmers | 统计思维：程序员数学之概率统计》作者：Allen B. Downey
4.《 A History of Mathematics | 数学史》作者：Carl B. Boyer
5.《 Journeys Through Genius | 天才引导的历程：数学中的伟大定理》作者：William Dunham
6.《 The Mathematical Experience | 数学经验》作者 Philip J.Davis、Reuben Hersh
7.《 Proofs from the Book | 数学天书中的证明》作者：Martin Aigner、Günter M. Ziegler
8.《 Proofs and Refutations | 证明与反驳－数学发现的逻辑》作者：Imre Lakatos

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