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周志华 《机器学习》

周志华 Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著...

经典机器学习进阶书籍,没有特别晦涩难懂的语言,书里有很多简单明了的例子,如果对机器学习感兴趣,经典的书有PRML,统计学习方法,机器学习实战,然后还有这本机器学习,都值得一看

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

我同学在看,他说不错。反正作者很厉害。 我觉得最重要的还是得先把概率与统计学好。

还可以吧,把该介绍的东西都讲了一遍,讲的还行

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建议可以先学习一下周老师的《机器学习》。内容比较新,中文的原著,不是翻译的也比较符合使用中文的思维习惯。读起来也顺畅些。有些外文书翻译得实在是。。。pdf 资源分享给大家网页链接

先看懂,然后先调用相应的库进行研究,然后推公式,做课后习题。 最后有能力再自己编程实现算法。

目前,国内国人编写的非翻译的机器学习类书本第一。

1:个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以,属于基本的机器学习入门书籍。 2:具体可以结合andrew ng的机器学习看--->可以去公开课找到,斯坦福大学机器学习 3:尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器,我当年实现第一个机...

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