机器学习周志华学习笔记

今天给大家分享机器学习周志华学习笔记，其中也会对机器学习 周志华的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、机器学习的书籍选择有哪一些呢?

机器学习的书籍选择有哪一些呢?

1、很多人选择python作为工具是因为python语法简单，功能强大，而且像scikit-learn这样的机器学习类库众多。这本书详细地讲解了scikit-learn，并引导我们应用它来做数据分析。这本书的作者推崇在编写算法的同时进行可视化。因此，你不仅能学到如何编写算法，还能学会对数据进行可视化。

2、刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显。

3、教材建议使用吉尔伯特·斯特朗 （Gilbert Strang） 的 《线性代数导论》（Introduction to Linear Algebra ）。吉尔伯特·斯特朗在麻省理工学院一直讲述线性代数，他的网上***课程堪称经典。

4、机器学习精讲 机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

5、首先，从科普性质的《数学之美》开启，它如同启蒙读物，点燃对机器学习的兴趣火花。接着，实战类的《机器学习实战》和《推荐系统实践》等书籍，让你在实践中探索，边学边用，建立起基础模型的运用能力。

6、对于想从事机器学习的入门人员，比较推荐一本有中文版的机器学习基础（Simon Rogers的，英国格拉斯哥大学计算机科学学院讲师），这本书适合高年级本科生和研究生。从理论的角度，推导了各个算法，以及探究了各个模型的特性等。涉及数学和矩阵的地方，都有详细的参照。

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