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以下是一些推荐的书籍
《动手学机器学习》西瓜书作者周志华力荐的机器学习入门书。 本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现是一本着眼于机器学习教学实践的图书。
本书包含4个部分第一部分为机器学习基础介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和最 简单的机器学习算法第二部分为参数化模型讲解线性模型、神经网络等算法第三部分为非参数化 模型主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种第四部分为无监督模型涉及聚类、降维、概率图 模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界 让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识为后续进一步涉足深度学习打下基础。
本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读同时适合作为人工智能相关专业机器 学习课程的教材。
《深度学习》这本书是深度学习的经典教材涵盖了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度生成模型等内容。 本书对各类读者都有一定的用处但主要是为两类受众而写的。其中一类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。另一类受众是没有机器学习或统计背景但希望能快速地掌握这方面知识并在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。现已证明深度学习在许多软件领域都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。
为了更好地服务各类读者我们将本书组织为3个部分。第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念。第2部分介绍最成熟的深度学习算法这些技术基本上已经得到解决。第3部分讨论某些具有展望性的想法它们被广泛地认为是深度学习未来的研究重点。
读者可以随意跳过不感兴趣或与自己背景不相关的部分。熟悉线性代数、概率和基本机器学习概念的读者可以跳过第1部分。若读者只是想实现一个能工作的系统则不需要阅读超出第2部分的内容。
《机器学习的数学》AI程序员的数学参考书透彻理解机器学习算法从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑Python程序讲解。 本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分线性代数与矩阵论**化方法概率论信息论随机过程以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识对它们在该领域的应用举例说明使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑结构清晰深入浅出讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者本书亦为适合自学的读本。
《机器学习精讲》机器学习原理算法与应用教程机器学习入门手册 本书用简短的篇幅、精炼的语言讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。
本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的为进一步理解该领域的复杂问题和进行深入研究打好基础。本书适合想要学习和掌握机器学习的软件从业人员、想要运用机器学习技术的数据科学家阅读也适合想要了解机器学习的一般读者参考。
《人工智能现代方法第4版》也是机器学习领域的经典教材。系统性总结人工智能的方方面面国际人工智能领域专家斯图尔特·罗素撰写人工智能百科书时隔十年重磅更新被全球全球1500多所学校采用的经典教材 本书全面、深入地探讨了人工智能AI领域的理论和实践以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分共28章理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想内容主要包括逻辑、概率和连续数学感知、推理、学习和行动公平、信任、社会公益和安全实践部分完美地践行了“现代”理念实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材也可以作为相关领域专业人员的参考书。
