学习机器学习应该看哪些书籍?

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当提到机器学习时,最重要的不仅是理论知识,更重要的是实战经验。而要获得这些经验,就必须阅读一些权威的书籍。

机器学习这是一门涵盖了黑客技术、数学与统计学的高级技术领域。它需要拥有丰富的理论知识和技能的人员来进行研究和开发。黑客技术是机器学习的基石,它提供了访问和构造数据的能力。而数学与统计学则是机器学习的灵魂,它为我们提供了理解和分析数据的方法。

通过对业务领域的深入了解,机器学习专家可以通过工程实现来解决各种问题。然而,机器学习并不仅仅是一种工具,它还需要我们对结果具有深刻的理解,才能真正发挥其作用。因此,机器学习不仅需要技术专长,更需要对知识的深入理解和运用。

入门机器学习书籍

这里介绍四本国际知名高校计算机科学专业机器学习课程的必备书籍。这些书籍不仅是机器学习的权威资料,还是职业生涯发展的基础。

如果正在考虑走上机器学习之路的你,或者想要深入了解这一领域,那么这四本书绝对值得一读。

《Mitchell’s Machine Learning》

译名:《米切尔的机器学习》

由 Tom Mitchell 撰写的一本关于机器学习的经典书籍。这本书面向初学者,讲解了机器学习的基本概念和方法。它深入浅出地讲解了机器学习的基本原理,并提供了大量实例来说明这些原理。书中还包括了许多机器学习应用的案例和练习题,帮助读者更好地理解和掌握书中涵盖的内容。

定义了机器学习领域涉及如何构建随经验而自动改进的计算机程序的问题。即 计算机程序自动化改进 是比较核心的思想。

机器学习语言中的术语可能会让人望而生畏,但实际上它们只是用来描述复杂问题的模板。将E、T和P作为数据字段,用列联表的方式来展现问题。通过设计表单来明确需要收集的自变量数据(E),以及对应该条数据做出的因变量决策(T)以及评估结果(P)。这就是为什么经常被重复作为标准定义的原因。所以不要被术语困扰,只把它们当做描述问题的模板即可。

《Elements of Statistical Learning》

译名:《统计学习的要素》

《Elements of Statistical Learning》是机器学习领域的经典教材之一,由 Trevor Hastie, Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 共同撰写。这本书提供了机器学习的基础理论和实际应用,适合初学者和专家。它涵盖了线性回归、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯方法等多种机器学习算法,并给出了大量的应用实例和练习题。

统计学是机器学习的重要组成部分,提供了一系列有效的工具来理解数据。通过机器学习可以在数据中发现更多有用的信息,并使用这些信息来做出更好的决策。

不仅统计学家可以从数据中学习,计算机程序也可以。我们可以使用机器学习算法让计算机程序自动地从数据中学习,并运用这些知识来做出决策。这样我们就可以使用计算机的优势来处理大量的数据,并从中获得更多有用的信息。

《Pattern Recognition》

译名:《模式识别》


《Pattern Recognition》是机器学习领域的经典教材之一,由 Christopher M. Bishop 撰写。这本书深入浅出地介绍了模式识别的基本概念和方法,包括线性判别分析、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、支持向量机等。它还给出了大量的应用实例和练习题,可以帮助读者更好地理解并运用模式识别的知识。

模式识别是工程学和信号处理领域中常用的术语。在这个领域中通过观察数据来识别模式,并使用这些模式来处理信号。

Christopher M. Bishop 在工程学的背景下转入这个领域,并利用计算机科学中的相同方法来研究模式识别。无论是工程学还是信号处理领域,通过观察数据来识别模式并从中学习来满足需求都是机器学习。

我们应该效仿这种成熟的方法来解决各种问题。学习《Pattern Recognition》可以帮助读者掌握模式识别的基本思想和方法,并能在工程学和信号处理等领域中运用这些知识。

《An Algorithmic Perspective》

译名:《算法观点》

由 David Haussler 撰写关于算法和理论机器学习的教材。提供了算法和理论机器学习的基础知识和最新研究成果,重点关注统计学习理论和算法的性质和性能,并给出了大量的实际应用例子。学习这本书能帮助读者深入了解机器学习算法的基本原理,并在理论和实践之间建立起联系,提高对机器学习问题的敏锐性和解决问题的能力。

在机器学习领域中,理论研究主要集中在算法和模型的研发上,而工程实践则主要关注如何应用这些算法和模型来解决实际问题。例如研究人员可能会研发一种新的机器学习算法,而工程师则会将这种算法应用到诸如自动驾驶汽车或医疗诊断系统等领域中。

因此机器学习是一个需要理论和实践相结合的领域,理论研究和工程实践相互促进,共同推动了机器学习的发展。在这个领域中,我们需要理论研究人员和工程实践人员共同努力,才能解决真正意义上的实际问题,并将其转化为可行的商业应用。

在机器学习领域中,我们需要不断探索新的理论和技术,以满足不断变化的商业需求。同时,我们也需要不断地提高工程实践的水平,以便能够最大限度地发挥机器学习算法和模型的潜力。只有通过理论研究和工程实践的不断深入,才能真正发掘机器学习的潜力,并将其转化为真正有意义的商业应用。

后面如果还有其他内容我会继续补充。。。。

编辑于 2023-01-13 09:54・IP 属地天津