机器学习入门书单

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接上一篇:35岁码农的机器学习入门之路-python篇,先回顾下知识体系图。


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数据分析

利用python进行数据分析


{% asset_img data.png 利用python进行数据分析 %}

这本书是pandas作者写的,包含了数据分析的细节和要点,内容涉及:基础、numpy、pandas、matplotlib等。关于数据分析相关的内容,先简单的了解会用即可,更多的在实际项目中实践时,需要什么再学什么。

机器学习

python机器学习基础教程


{% asset_img ml-1.png python机器学习基础教程 %}

这本书的作者是scikit-learn库维护者和核心贡献者,作为入门机器学习来说,非常适合,它直观的介绍机器学习算法,优缺点及其适用场景,没有一下子引入很多数学知识和公式,把人吓跑。

机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow


{% asset_img ml-2.png 机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow %}

这本书既有机器学习,也有深度学习,通过实际项目把应用机器学习所涉及的过程及算法等串起来,中文版没有英文版好,翻译差了,但不影响本书的优秀。

机器学习(周志华)


{% asset_img ml-3.png 机器学习(周志华) %}

又称西瓜书,系统性的讲解算法及相应的数学推导,适合深入理解学习。

统计学习方法(李航)


{% asset_img ml-4.png 统计学习方法(李航) %}

这本书封面看起来好像很老,过时了的样子,但也是经典书,同样是系统性的讲解算法及相应的数学推导,适合深入理解学习。

优达学城-机器学习入门


{% asset_img ml-5.png 优达学城-机器学习入门 %}

这是原Google X 创始人、Google 无人车之父 Sebastian Thrun创建的在线教育平台,上面有一些免费的视频,包括:机器学习入门,这个视频的特点是讲解非常浅显易懂,有些基础的人可能会觉得不屑,但如果看书觉得晕晕的,可以先看看这个视频课程,会更容易接受和理解。

Cousera-机器学习-吴恩达


{% asset_img ml-6.png Cousera-机器学习-吴恩达 %}

这个是非常的经典的机器学习视频了,讲得比优达的深一些,但是讲得循序渐进,也挺好理解,就是作业是用类似matlab的octave来做的。如果觉得稍难可以先看优达的机器学习入门视频,熟悉后再看Ng的。

深度学习

python神经网络编程


{% asset_img dl-1.png python神经网络编程 %}

当对神经网络还不明白怎么回事时,每每在网上看到神经网络的文章,总是晕晕的,这本书号称只要高中数学水平就可以看,看过后,确实如此,写得很浅显,带你理解神经网络后,又带你用python自己实现一个神经网络。

深度学习入门-基于python的理论与实现


{% asset_img dl-2.png 深度学习入门-基于python的理论与实现 %}

本书的作者是个日本人,好书不分国界,个人在报名学习优达学城机器学习课程时,在深度学习这个环节,视频里没有听得很明白,然后结合这本书,还是最终能理解了,当然数学原理,推导这些还是菜鸟。本书后面部分也包含了用python自己实现神经网络的过程。

python深度学习


{% asset_img dl-3.png python深度学习 %}

本书作者是keras之父,当对深度学习能简单理解后,可以结合这本书学习计算机视觉(CNN),自然语言处理(RNN/LSTM)

深度学习


{% asset_img dl-4.png 深度学习 %}

号称AI圣经,又称花书,三巨头Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville联合撰写,这本书基本把深度学习的方方面面都讲到了,适合高阶深入研读。

deeplearning.ai-深度学习吴恩达


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Ng继机器学习后在深度学习课程的最新力作,还没看呢,冲他机器学习课的受欢迎程度,这个免费课程也是必看,可以在网易云课堂上找到课程资源。

强化学习

Reinforcement learning


{% asset_img rl.png Reinforcement learning %}

强化学习只有这本经典书,只找到英文版的,优达学城机器学习课程里,强化学习部分老师也是推荐这本书。

数学

可汗学院


{% asset_img kehan.png 可汗学院 %}

如果大学数学忘了,甚至高中的都忘了,没关系,遇到一个概念,去可汗学院上找相对应的课听听就行了。

以下是囤回来的数学书,国外优秀教材没得说,遇到想深入理解某个知识点,可以拿来翻翻看。

普林斯顿微积分读本


{% asset_img math-book-1.png 普林斯顿微积分读本 %}

线性代数及其应用


{% asset_img math-book-2.png 线性代数及其应用 %}

概率论基础教程


{% asset_img math-book-3.png 概率论基础教程 %}

统计学


{% asset_img math-book-4.png 统计学 %}

划重点

以上推荐的书,能找得到电子书的,已经帮大家整理成一个资料包,有需要的同学,可关注零壹视界公众号,回复关键词:机器学习,获取下载方式。资料完全免费,但是切记,资料下载了要学习和实践才会变成自己的。

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