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分享几本机器学习必读书籍 [复制链接]

图解机器学习
图文并茂,通俗易懂,丰富的实例...,带你探究算法的性能。
 

深度学习(中文版)2017年新书
这本书对各类读者都有一定用处的,但我们是基于两个主要目标受众而写的。其中一个目标受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生),包括那些已经开始职业生涯的深度学习和人工智能研究者。另一个目标群体是没有机器学习或统计背景但要迅速在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。深度学习在许多软件领域都已被证明是有用的,包括计算机视觉、语音和音频处理、自然语言处理、机器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和金融。
 

机器学习(周志华)
周志华版《机器学习》又称西瓜书,是机器学习的必读书籍。本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。
 

机器学习导论【原书第2版】_(土耳其)Ethen Alpaydin
全面讨论机器学习方法和技术,层次合理、叙述清晰、难度适中。涵盖了经典的机器学习算法和理论,同时补充了近年来新出现的机器学习方法。最佳的机器学习入门教材。
 


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