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文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | KDnuggets 作者 | Ajit Jaokar 转自 | 新智元 编辑 | 大明 [编者按]机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物.相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助. 大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上,实际上编程能力确实是机器学习和数据科学领域的重要技能.但是,要真正精通数据科学和机器学习,必

机器学习入门资源--汇总 基本概念 机器学习 机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法.机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法.因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论.算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法. 下面从微观到宏观试着梳理一下机器学习的范畴:

<模式识别和机器学习>资源 Bishop的<模式识别和机器学习>是该领域的经典教材,本文搜罗了有关的教程和读书笔记,供对比学习之用,主要搜索的资源包括CSDN:http://download.csdn.net/search?q=PRML  ,Memect:http://ml.memect.com/search/?q=PRML .另外就是百度和谷歌了. 1:<Pattern Recognition and Machine Learning> 作者主页 .PRML作者Chr

网盘下载地址:流畅的Python PDF下载 – 易分享电子书PDF资源网 作者: [巴西] Luciano Ramalho 出版社: 人民邮电出版社 原作名: Fluent Python 译者: 安道 / 吴珂 出版年: 2017-5-15 页数: 628 定价: 139元 装帧: 平装 丛书: 图灵程序设计丛书 内容简介 · · · · · · 技术大咖推荐] “很荣幸担任这本优秀图书的技术审校.这本书能帮助很多中级Python程序员掌握这门语言,我也从中学到了相当多的知识!”——Alex

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强

下载地址:网盘下载 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率.统计.代数.优化.逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. 全书共16 章,大致分为3 个部分:第1 部分(第1-

作者:lily 5本深度学习书籍资源推荐 深度学习(Deep Learning)byIan Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville 中文版下载地址:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese R语言深度学习实践指南(Deep Learning Made Easy with R)by Dr. N.D. Lewis 下载地址:http://download.csdn.net/deta

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber