机器学习精品电子书

高进

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《机器学习（周志华）》                                                                            书评：西瓜书,写得很详细,包括的内容很多,关于内容的解析也全面(相比李航的统计学习方法来说,它的推导会简约一些,但是重要公式及思想都有叙述



《机器学习在量化投资中的应用研究》       
书评：本书是国内少有的研究机器学习在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比，具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状，各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优，表明其具有良好的适用性与有效性。


《图解机器学习》（日）
书评：本书用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。


《机器学习实践指南——案例应用解析》        
书评：本书是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅入深以全新的角度诠释机器学习。
全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台，主要包括统计分析语言r、机器学习模块mlpy和neurolab、科学计算平台numpy、图像识别软件包opencv、网页分析beautifulsoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用进行讲述，同时推荐配套学习的数学书籍，然后运用实例说明计算平台的使用，以python和r为实现语言，重点讲解了图像算法、信息隐藏、最小二乘法拟合、因子频率分析等


《机器学习个人笔记完整版2.5》                
书评：本笔记是针对斯坦福大学2014年机器学习课程视频做的个人笔记。可以结合该视频一起学习。


《机器学习导论 原书 第2版》                
书评：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。

fankai

感谢楼主推荐了这些好书的链接。

hellokt43

感谢分享

JLennon

谢谢，机器学习未来一定前途无限。

人民币的幻想

谢谢老高

打破传统

感谢分享！

q162188282

linux_cc

机器学习是热点，先看看能否入门

wqnow

多谢楼主分享，先下为敬。西瓜书已经买了，携带不方便，这个很好

wqnow

多谢楼主分享，先下为敬。西瓜书已经买了，携带不方便，这个很好

liture

thank you so much

jiajie270

谢谢分享！！

奋斗吧小鱼儿

多谢分享~

君为山河

开启学习模式

nian1206

很好的一本书，好好学习，感谢分享，最近正在做相关的项目，感谢