《一书解决几乎所有机器学习问题》 —— 新手勿入,内含大量代码 [挪威] Abhishek Thakur 内容简介:本书适用于对机器学习和深度学习有一定基础、有进阶需求的读者,集中介绍了如何应对 ML 和 DL 过程中遇到的挑战,而非单纯地解释算法。 NO.4 《机器学习...
1.《机器学习导论》(Introduction to Machine Learning) 该书是斯坦福大学的Nils J. Nilsson在90年代中期的机器学习笔记合集。在你产生“90年代的东西”的想法并对其嗤之以鼻之前,记住,基础就是基础,经典不会过时,无论它是什么年代写成的。 诚然,自这本书成书以来机器学习已经取得了许多重要的进步,但正如Nilsson自...
No.1 机器学习导论（Introduction to Machine Learning）这本不到 170 页的书由斯坦福人工智能教授 Nils J. Nilsson 所著，结合了他在上世纪 90 年代中期的一些研究，对机器学习做了一个初步的介绍。由于成书时间比较古老，所以里面并没有提到现在比较流行的一些新研究发现。但书里所提到的基本概念都是历久弥新的...
PAC(Probably Approximately Correct)学习框架是机器学习理论研究的一个重要基础,本书对此进行了详细的讲解。 Rademacher复杂度和VC维度 这两个概念是衡量机器学习算法复杂性的重要指标,本书介绍了它们的定义和性质。 支持向量机 作为解决二分类问题的有效方法,支持向量机在机器学习中占有重要地位,本书详细介绍了支持向量...
Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的bai教授,讲授“du机器学习”等多门课程;美国zhi人工智能协会dao(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。本书展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了...
冷门但含金量超高的机器学习电子书推荐! 📚 这本书可能不是很多人知道,但它的含金量绝对不容小觑。作者是纽约大学库兰特数学科学研究所的计算机科学教授Mehryar Mohri,同时也是Google Research的研究顾问。这本书的理论基础深厚,同时也有很多实际应用的指导意义。 基础概念 📖 首先,书里对机器学习的基础概念和任务进行...
《Python 机器学习》 ——用 Python、scikit-learn 以及 TF 2 进行机器学习以及深度学习 [美] Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili 内容简介:过去十年间最畅销的机器学习书籍之一,对于从事 AI 及 ML 的读者来说,本书可以从数据侧从 0 到 1 展示,如何更好地使用 scikit-learn、TensorFlow 等机器学习和深度学习...
No.5《增强学习:导论》(Reinforcement Learning: An Introduction) Sutton和Barto合著的这部经典教材很快要出第二版纸质书,而网络上也已经有电子版。 AlphaGo作为增强学习的代表,让后者为人所知,而它也成为了实现自动驾驶及其它同类应用的重要技术手段。无可质疑的是,机器学习与增强学习的结合,已经成为实现通用AI的普遍...
看完这本书,你可以通过编写Python程序,可以让计算机自动完成它们,本书适合任何想要通过Python学习编程的读者,尤其适合缺乏编程基础的初学者。 书籍链接:https://automatetheboringstuff.com/ 10. 《社会媒体挖掘》 社交媒体在过去十年的发展已经彻底改变了人们的交流方式和行业开展业务的方式。个人通过社交媒体互动,共享和...
在这个指南中,我们将向你展示如何利用 PyTorch 来实现机器学习电子书。这是一个逐步的过程,适合初学者学习并实践机器学习的基本原理。我们将通过几个步骤来完成这个项目。 项目的整体流程 1. 安装所需的库和环境 首先,你需要确保你的计算环境中安装了 PyTorch 和相关的库。你可以使用以下命令安装: ...