机器学习领域经典书籍推荐

机器学习领域经典书籍

    • 1. 数据挖掘概念与技术
    • 2. 机器学习
    • 3. 统计学习方法
    • 4. 深度学习
    • 5. 动手学深度学习(PyTorch版)

1. 数据挖掘概念与技术

原名: Data Mining:Concepts and Techniques,Third Edition
作者: (美)Jiawei Han / (加)Micheline Kamber / (加)Jian Pei

韩家炜老爷子在数据挖掘领域的经典教材,里程碑意义的经典著作,全面阐述该领域的重要知识和技术创新,既有相当篇幅讲述数据挖掘的基本概念和方法,从基本统计量到分类,聚类,关联规则挖掘,可以了解各个算法的核心思想,又增加了若干章节介绍数据挖掘领域最新的技术和发展,因此既适合初学者学习又适合专业人员和实践者参考。

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2. 机器学习

周志华老师大名鼎鼎的西瓜书,作为机器学习领域的入门教材,可以说是学习机器学习的必读教材,基本涵盖了机器学习的很多方面,包括基础知识、经典的机器学习方法以及规则学习和强化学习这些进阶知识,对机器学习的算法原理,优点缺点,适用条件讲得非常清楚,详略得当。

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3. 统计学习方法

统计学习是机器学习迈不过去的坎,李航老师的统计学习方法分为监督学 习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等统计学习的主要方法。

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4. 深度学习

原名: Deep Learning: Adaptive Computation and Machine Learning series
作者: [美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔

花书《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。

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5. 动手学深度学习(PyTorch版)

原名:Dive into Deep Learning
作者: 阿斯顿·张(Aston Zhang) / 李沐(Mu Li) / [美] 扎卡里·C. 立顿(Zachary C. Lipton) / [德] 亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书,含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现。

重点来了,该书是开源的!《动手学深度学习》,每一小节都是可运行的 Jupyter 记事本

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