最新回复
对于电子工程师来说,如果想要入门机器学习,以下书籍可能会帮助您建立起基本的理解和技能:《Python机器学习》(Python Machine Learning) by Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili: 这本书介绍了使用Python进行机器学习的基本原理和实践技巧,包括各种机器学习算法的实现和应用。《统计学习方法》(Statistical Learning Methods) by 李航: 这本书介绍了统计学习的基本理论和方法,包括监督学习、无监督学习、半监督学习等内容,是机器学习领域的经典教材之一。《机器学习实战》(Machine Learning in Action) by Peter Harrington: 这本书通过实际的案例和代码示例,介绍了机器学习算法的实现和应用,适合初学者入门。《深度学习》(Deep Learning) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: 这本书介绍了深度学习的基本原理、算法和应用,是深度学习领域的权威教材之一,适合对深度学习感兴趣的读者。《机器学习实战指南》(Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) by Aurélien Géron: 这本书介绍了使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow等工具进行机器学习实践的方法和技巧,适合希望通过实践掌握机器学习技能的读者。以上书籍都是比较适合初学者入门的,您可以根据自己的兴趣和需求选择其中的一两本进行阅读和学习。同时,建议您结合在线资源、教程和实践项目来加深对机器学习的理解和掌握。
详情
回复
发表于 2024-5-30 09:51
| |
|
|
此帖出自问答论坛
| ||
|
||
此帖出自问答论坛
| ||
|
||
此帖出自问答论坛
| ||
|
||
EEWorld Datasheet 技术支持
EEWorld订阅号
EEWorld服务号
汽车开发圈
机器人开发圈