机器学习知识点(三十四)机器学习类学习资源
1、维基百科
1)人工智能的历史(History_of_artificial_intelligence):https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence
2)人工智能(Artificial_intelligence):https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
2、机器学习类书籍
1)《Programming Collective Intelligence》,近年出的入门好书,培养兴趣是最重要的一环;
2) Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》,无争议的领域经典;
3) 《The Elements of Statistical Learning》,数学性比较强;
4)《Foundations of Statistical Natural Language Processing》,自然语言处理领域公认经典;
5)《Data Mining, Concepts and Techniques》,华裔科学家写的书,相当深入浅出;
6)《Managing Gigabytes》,信息检索好书;
7)《Information Theory:Inference and Learning Algorithms》,参考书;
3、数学基础
1)线性代数;
2)矩阵数学:《矩阵分析》,Roger Horn,矩阵分析领域无争议的经典;
3)概率论与统计;
4)微积分;
5) 最优化方法:《Nonlinear Programming, 2nd》非线性规划的参考书,《Convex Optimization》凸优化的参考书;
参照上一篇http://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/72628863
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