原文鏈接：機(jī)器學(xué)習(xí)-5本入門必讀書籍免費(fèi)pdf分享
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No.1? 精簡(jiǎn)手冊(cè)-The Hundred-Page Machine Learning Book ??????????
《The Hundred-Page Machine Learning Book》（《機(jī)器學(xué)習(xí)百頁(yè)書》）由世界級(jí)的實(shí)踐者和LinkedIn的超級(jí)明星Andriy Burkov創(chuàng)作。這本書是一本機(jī)器學(xué)習(xí)入門書并徘，包含經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型的精髓遣钳，系統(tǒng)解釋相關(guān)定義概念及原理，并通過交互式學(xué)習(xí)的方式麦乞，通過掃描書中二維碼可進(jìn)一步獲得推薦閱讀材料等相關(guān)內(nèi)容蕴茴。本書一經(jīng)推出就受到全球機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者的追捧，適合初學(xué)者及有經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者路幸，可以當(dāng)作參考用的工具書荐开。
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No.2? 綜合論述-機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論 ??????
《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》由埃塞姆·阿培都螂取（Ethem Alpaydin）教授創(chuàng)作晃听，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)，貝葉斯決策理論，參數(shù)能扒、半?yún)?shù)和非參數(shù)方法佣渴，多元分析，隱馬爾可夫模型初斑，增強(qiáng)學(xué)習(xí)辛润，核機(jī)器，圖模型见秤，貝葉斯估計(jì)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等多方面內(nèi)容砂竖。因?yàn)槭菍?dǎo)論，涉及到的內(nèi)容很多鹃答，但是具體到每種算法的深入內(nèi)容涉及不多乎澄，因此可以把這本書當(dāng)作一個(gè)較為全面的工具書，在需要相關(guān)內(nèi)容時(shí)針對(duì)性查詢并結(jié)合其他材料深入學(xué)習(xí)测摔。
pdf免費(fèi)下載地址：點(diǎn)擊機(jī)器學(xué)習(xí)-5本入門必讀書籍免費(fèi)pdf分享置济，后臺(tái)回復(fù)關(guān)鍵字“itml”
No.3? 應(yīng)用實(shí)例（R語言）-機(jī)器學(xué)習(xí)：實(shí)用案例解析 ????????
《機(jī)器學(xué)習(xí)：實(shí)用案例解析》由Drew Conway 和John Myles White創(chuàng)作，兩位都是機(jī)器學(xué)習(xí)專家锋八，有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)浙于。這本書基本沒有復(fù)雜的公式推導(dǎo)，主要是通過垃圾郵件識(shí)別挟纱，郵件重要性排序羞酗，pv預(yù)估等案例及大量R語言代碼，向讀者介紹如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法紊服。本書適合缺乏動(dòng)手經(jīng)驗(yàn)及不知如何將技術(shù)與應(yīng)用結(jié)合的人閱讀整慎。
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No.4? 碎片化回顧-A Machine Learning Primer ??
《A Machine Learning Primer》對(duì)回歸围苫、樸素貝葉斯、svm等非常傳統(tǒng)且基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理進(jìn)行介紹撤师，并敘述了算法應(yīng)用過程中應(yīng)遵循的基本原則剂府。適合碎片時(shí)間對(duì)基礎(chǔ)內(nèi)容的查缺補(bǔ)漏及回顧。
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No.5? 基礎(chǔ)進(jìn)階-數(shù)據(jù)挖掘與R語言 ????
《數(shù)據(jù)挖掘與R語言》從介紹R語言的使用方法開始腺占，通過4個(gè)例子（藻類頻率的預(yù)測(cè)、證券趨勢(shì)預(yù)測(cè)和交易系統(tǒng)仿真痒谴、交易欺詐預(yù)測(cè)衰伯、微陣列數(shù)據(jù)分類），由淺入深积蔚、各有側(cè)重的介紹數(shù)據(jù)挖掘的各個(gè)步驟意鲸。閱讀本書不需要R語言或數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)，可作為從機(jī)器學(xué)習(xí)到向數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)階的指導(dǎo)書籍。
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