书籍、文章学习网站及个人网站合集
为了方便查找和防止丢失,做一个学习资源和个人笔记网站的合集
机器学习方法
综合类推荐(书籍为主)
- Foundation of data science,Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan,2018年手稿【目前一直在看这本,第2章High-dimensional Space以看完,第5章5.1-5.12 Boosting已经看完。几乎全是理论,提到的内容挺多、但讲得不细致,不适合初学者,一定要自己搜索资料来看,有关常见算法的细节几乎没有。老师要求看这本,没办法。】
2. Foundations of Machine Learning,Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar,MIT Press,Second Edition, 2018. 【数学证明推导详细、图较为详细】
3. Understanding Machine Learning,From theory to algorithm,Shai Shalev-Shwartz,Shai Ben-David,2014
4. The Elements of Statistical Learning[ESL]【Boosting那章的罗列的参考资料biography不错,比较详细。】
5. 《Pattern Recognition and Machine Learning》【还未看,据说广而全,正是我想要的】
6. 《Deep Learning》(Ian Goodfellow和Yoshua Bengio写的那本)【还未看】
注:5、6参考 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? - 何之源的回答 - 知乎
7. Machine Learning:A Probabilistic Prospective(MLAPP)
还未看,有矩阵填补,把无监督学习看作发现模式的方法
分章节介绍
- Kernel method
[文章]KERNEL METHODS IN MACHINE LEARNING,THOMAS HOFMANN, BERNHARD SCHÖLKOPF AND ALEXANDER J. SMOLA【有关kernel method很全面的书籍】
[书籍] Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond,Bernhard SchÖlkopf Alexander J. Smola 【与上面的文章同一作者,全面系统地讲解了kernel method,很多人推荐这本书】
[书籍] Kernel Methods for Pattern Analysis,John Shawe-Taylor,Nello Cristianini【kernel method的另一本书,这本书也有很多人推荐】
2. Boosting
[文章] The Boosting Approach to Machine Learning An Overview,Robert E. Schapire,2002【综述写得挺全面的,Reference很有参考价值,无论是理论层面,还是应用层面】
[书籍] ESL那本书的boosting的biography讨论boosting的发展很全面、详细
3. RNN
LSTM
编程
Python
- Python
2. pytroch
3. 用RNN实现一个聊天机器人
用Pytorch实现一个聊天机器人Chatbot(pytorch官方中文文档) 【经常打不开,可见下一个链接】
R
1. R的H2O包【做low rank model的包很好用】
不定期更新……