机器学习书籍清单,这个实用。
https://anvaka.github.io/greview/hands-on-ml/1/
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SeaRecluse 2018-12-23 10:08:08 +08:00
我觉得一本西瓜书加一本 DL Book 就够了 [滑稽
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missdeer 2018-12-23 11:05:19 +08:00
@SeaRecluse 门外汉表示不懂黑话,求豆瓣或当当链接
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SeaRecluse 2018-12-23 11:53:59 +08:00 1
@missdeer 啊,我也是门外汉啊哈哈。
西瓜书是周志华的《机器学习》,DL book 指的是这个: http://www.deeplearningbook.org/ gayhub 上有这本书的志愿汉化版。 如果不是工科基础的话,可能还需要了解部分概率论和线性代数 |
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aneureka 2018-12-23 13:36:38 +08:00
我觉得西瓜书讲的不够详细呀..然后又不是科普性质... 现在在看《统计学习方法》,但也得注意里面确实还有一些小错误
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adocode 2018-12-23 20:54:43 +08:00 via Android
Mk
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v0kl 2018-12-24 16:25:09 +08:00
Learning from data: http://amlbook.com/ 这本书也不错,通用性理论讲的比较清楚,而且条例比较清晰.
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che3vinci 2018-12-24 22:10:56 +08:00
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shm7 2018-12-25 21:51:59 +08:00 via iPhone
说实话,机器学习、深度学习,讲理论的脱离实战和最新 paper 玩不动,反之也有各种毛病。不是像你读个 java 的书就行的。
如果说有书的话,那么得你自己去创造。 一句话,多实践没错。 |
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shm7 2018-12-25 21:54:06 +08:00 via iPhone
等你真正学过,你就懂了。
什么周志华、李航、handon ml、ml yearning。你看看 scikit-learn 的 svr 部分,你看看差距多大,自己感觉下。 |
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shm7 2018-12-25 21:58:27 +08:00 via iPhone
读完了 你连 seaborn 画个 joint distribution 都不会,pandas numpy 玩不动,数据处理都做不好,没法学的。我还没说 scipy matplotlib 又烦又杂的文档。
这才只是传统 ml 部分。 |
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huffman 2018-12-25 22:35:02 +08:00
推荐 Hands on Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow
比西瓜书和花书容易理解 |