大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于wed足球队的问题,于是小编就整理了1个相关介绍wed足球队的解答,让我们一起看看吧。
实际上机器学习、数据挖掘以及人工智能的大部分书籍是相似的,但是侧重会稍有不同。 其他同学的回答中已经包含了很多内容。 我从我的角度来提出我对这一类书籍的建议。
1. 主要的教材和好的书籍还是以英文版为主
人工智能比较全面而且用的广泛的教材是:《AI: A Modern Approach》, 这个内容介绍比较多,我就不赘述了。
机器学习推荐的有: Chris Bishop:《Pattern Recognition and Machine Learning》
这本书被很多研究者做为机器学习与模式识别的圣经,在于文字流畅简洁。我们也曾用来做Reading Group. 效果还是不错的。
Kevin Murphy: 《Machine Learning: A probabilistic perspective》
这个本书是个大块头,内容非常详细,好处就是可以从基础入门,中间突然遇到瓶颈的情况比较少。 如果时间充裕,可以用这本书打好基础。缺点就是很长,有一千多页。 内容很全面。
David Mackay: 《Information Thoery, Inference, and Learning Algorithms》
这本是我比较欣赏的Makcay教授的力作,网上也有免费的版本。虽然说这本书不完全是机器学习书籍,但是书写的非常具有英国学者的独特视角。能把更多的理论后面的本质找到关联。对初学者也是比较好的一本书。 Mackay教授才过世不久,是一个传奇的人物。 大家可以了解一下。 ()
Hastie, Tibshirani and Friedman: 《The Elements of Statistical Learning》
经典书籍,适合数学稍好的,有些工科背景或编程背景的同学也许会更喜欢其他几本书。
Goodfellow, Bengio and Courville: 《Deep Learning》
这个也不赘述太多。
Peter Flach: 《Machine Learning》
这本书大家推广的不多,但是该书是一本非常好的入门书籍。 Peter也是以前读硕士的导师,也一定要支持一下。
2. 中文版的书籍推荐的不多。 主要就是两本:
周志华:《机器学习》
李航:《统计学习方法》
3. 当然还有机器学习的科普书,推荐其中一本:P. Domingos: 《The Master Algorithm》
谢邀~
本人并不喜欢看这些技术方面的书,书都是人写的,肯定有部分理解不对地地方,或者可能因为技术版本更新脱离时代,我一般都是去百度了解这些涉及到哪些技术,然后去官网或技术论坛看的,所以题主让我推荐书,我也没有好推荐的
我个人认为,不是每一个人都要成为算法研究师,了解人工智能的概貌和原理,利用已有的框架和平台,完成自己的任务就已经很了不起了,安安静静地做一个应用型的美男子其实是绝大多数人的归宿,目前的开源框架很多,但原理和内在基本一致,其实我们无需过多了解内核,埋下头去深入钻研一个框架应用就已经超棒了,研究算法和基体框架就留给那些牛人们吧。
说到应用型的书籍,我基本都是在官网和社区学习,个人观点,非喜勿喷。
加米谷教育就来推荐几本吧:
1、《数据科学入门》
2、《Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking》
3、《贝叶斯思维》
5、《统计思维:程序员数学之概率统计》
6、《利用Python进行数据分析》
7、《Advanced and Multivariate Statistical Methods》
8、《Hadoop: The Definitive Guide》
9、《Mining of Massive Datasets》
10、《数据挖掘》
到此,以上就是小编对于wed足球队的问题就介绍到这了,希望介绍关于wed足球队的1点解答对大家有用。