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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:

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。

机器学习周志华学习笔记
(图片来源网络,侵删)

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。

机器学习周志华学习笔记
(图片来源网络,侵删)

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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