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小孩咳嗽吃什么好的快,提高机器学习数学根底,这7本书一定要读-附pdf资源,思

频道:淘宝彩票app可靠吗 标签:电车见习噬魂师 时间:2019年05月05日 浏览:218次 评论:0条

文章发布于公号【数耽美宠文智物语】 (ID:decision_engine),重视公号不错失每一篇干货。

来历 | KDnuggets

作者 | Ajit Jaokar

转自 | 新智元 修改 | 大明

【编者按】机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的视点下手,引荐了数据科学和机器学习方小孩咳嗽吃什么好的快,进步机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源,思面的七本参考书以及两本弥补读物。信任对打好数学基础的相关人士会有所协助。

大多数人学习数据科学的人都会把要点放在编程上,实际上编程才能确实是机器学习和数据科学范畴的重要技能。可是,要真实通晓数据科学和机器学习,必定不能忽视的数据科学背面的数学基础。

出于这个意图,本文介绍了七本在重视打好数据科学的数学基础上的技能不动产证读物。当然,涉及到数学,往往阅览体会或许不会很舒畅,但要搞好机器学习,数学基础是必需求打牢的,所以尽力读书吧!

先说一说为什么在数据科学学习时打好数学基础。

以下是我总结的几个原因:

AI范畴无时无刻不在敏捷改变。Hinton以为,咱们或许应该从头朋克考虑反向传达。把握结实的数学常识有助于更好地了解AI的演化。一个数学基础深沉的人,对AI的了解和知道与其他仅从外表知道AI的人有很大的杭州西湖差异。此外,把握数学常识还能更好地了解AI技能带来常识产权的潜力。最终,了解数据科学背面的数学常识,也能够让人更简单取得AI和数据科学的高端职位。

此外,作者引荐这几本书,还有两点个人原因:

1.作者在牛津大学教授物联网数据科学的课程,也包含一些AI技能使用方面的教育业务,在教育过程中涉及到数学基础常识和恬妮课程。

2.其次,作者在写一本书来简述人工智能,从数学的视点下手,方针读者是14到18岁的少年。要深化了解数学科学和人工智能数学的数学基础,你需求了解四个方面常识:线性代数,概率论,多元微积分和优化。现在在高中阶段至少会教授这些课程的一部分内容。因而,我企图将高中数学与人工小孩咳嗽吃什么好的快,进步机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源,思智能和数据科学联系起来,要点是数学建模。

下面进入正题:

01



The Nature Of Statistical Learning Theory 《计算学习理论的实质》

作者:Vladimir Vapnik

PDF资源:

https://statisticalsupportandresearch.files.wordpress.com/2017/05/vladimir-vapnik-the-nature-of-statistical-learning-spri明星相片大全nger-2010.pdf

假如说要列一份关于数学的书单,这本书是绕不过去的。本书单中排名榜首的便是俄罗斯闻名数学家Vladimir Vapnik的《计算学习理论的实质》。在奥迪a5报价这份清单中的全部书本中,Vap小孩咳嗽吃什么好的快,进步机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源,思nik这本是最不好找的。Vladimir Vapnik是支撑向量机(SVM)的创始人。他的维基百科页面中供给了更多关于他研究成果的介绍。

02


Pattern Classification (2007-12-24)《形式分类》

作者:Richard O Duda

PDF资源:

https://cds.cern.ch/record/683166/files/0471056693_TOC.pdf

就像Vapnik的作品相同,Duda的小孩咳嗽吃什么好的快,进步机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源,思作品时另一个年代的另一部经典。本书初版于1973年,在二十多年后的2000年才推出第二版,尔后一向未再版。时隔近二十年,本书仍然是一个重要资源。本书选用形式识别方法,并涵盖了广泛的算法。

03



Machine Learning: An Alg黑色图片orithmic Perspective,Second Edition (Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition)

《机器学习:算法视角》

PDF资源:

https://doc.lagout.org/science/Artificial%20Intelligence/Machine%20learning/Machine%20Learni军事观察室ng_%20Anlr%20Algorithmic%20Perspective%20%282nd%20ed.%29%20捷安特%5BMarsl小孩咳嗽吃什么好的快,进步机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源,思and%202014-10-08%5D.pdf

这本书现在现已出书了第二版。此书榜首版是我读过的最早的书关于机器学习和算法的作品之一,第二版增加了更多Python代码。与前两本书相同,本书也十分着重算法。

04



The 网大Elements of Statistical Learning: DataMining, Inference, and Prediction, Second Edition

《计算学习基础:数据发掘、推理和猜测》(第二版)天津地铁6号线

作者:Trevor Hastie床戏韩国,Robert Tibshirani,Jerome Friedman

PDF资源:

https://web.stanford.edu/~has小孩咳嗽吃什么好的快,进步机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源,思tie/Papers/ESLII.pdf

另一本经典之作,能够作为参考书。

05



Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

《形式识别与机器学习(信息科学与计算)》

作者:Christopher M. Bishop

PDF资源:http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%拍大师20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf

Christopher M.Bishop的形式识别和机器学习(信息科学和计算学)也是一本深化而精心设计的参考书。

06



Machine Learning: The Art and Science ofAlgorithms that Make Sense of Data

作者:Peter Flach

PDF资源:

http://www.cs.put.poznan.pl/tpawlak/files/ZMIO/W02.小孩咳嗽吃什么好的快,进步机器学习数学基础,这7本书一定要读-附pdf资源,思pdf

我喜爱Peter Flach的书,虽然亚马逊网站上的一些评论说这书写得太罗嗦,并且代码量显得缺乏。我特别喜爱这本书中的算法分组(逻辑模型,线性模型,概率模型)章节以及这些主题的全体叙述方法。

最终,是我最引荐的炒葱椒鸡一本书:

07



Deep Learning 《深度学习》

作者:Goodfellow、Bengio、Corville

相关资源:

https:武星武艺//www.deeplearningbook.org/

假如你在找一本值得逐页读完的书,便是它了!这本书既具体,又有现代感,书中内容简直涵盖了你能想到的关于深度学习的全部常识。

假如无法点开文中材料链接,数智物语现已下载好其间的6份,如有需求可在数智物语大众号对话框回复“机器学习数学”检查概况。

弥补两本书:

A First Course in Machine Learning, Second Edition (Machine Learning & Pattern Recognition) by Simon Rogers, Mark Girolami

作者:Simon Rogers,Mark Girolami

我觉得这本书并不太适地级市合初荥阳学者,但它仍然是一本好书(特别是第二版)

Machine Learning: A Probabilistic Perspective

作者:Kevin Murphy


这本书中点评也很高,但我个人没有读过(因而没有搜集)。

写在最终:

除了最终一本《深度学习》之外,我主张其他书不用逐页阅览,而是将其作为参考书,根据需求按相应主题阅览相应的书本。这些书教会了我时刻坚持谦逊。不管咱们现在知道了多少,把握了多少常识,都总能在阅览过程中发现,这个范畴原来是如此的庞大和杂乱。

这些书现已逾越了时刻。Vladimir Vapnik现年现已81岁。Duda的作品初版于1973年。我估计50年今后,这个职业里的人们仍然会阅览这些作品。就像与那些阅历了时刻检测的老朋友们重逢相同。多年之后,或许你会发现,在目不暇接的技能、模型和结构背面,数学是永久的。

原文链接:

https://www.kdnuggets.com/2018/04/7-books-mathematical-foundations-data-science.html



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