转载自:http://blog.csdn.net/surgent777/article/details/53895048

继NLP之后,我又开了ML这个大坑。这是因为NLP涉及到太多的ML模型,仅仅拿过来用的话,我实现的HanLP已经快到个人极限了。而模型背后的原理、如何优化、如何并行化等问题,都需要寻根求源才能解决。

所以我找了个书单自学,电子书为主,顺便分享出来。

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  1. ML书单
  2. │  李航.统计学习方法.pdf
  3. │  机器学习及其应用.pdf
  4. │  All of Statistics - A Concise Course in Statistical Inference - Larry Wasserman - Springer.pdf
  5. │  Machine Learning - Tom Mitchell.pdf
  6. │  PRML.pdf
  7. │  PRML读书会合集打印版.pdf
  8. │  Programming Collective Intelligence.pdf
  9. │  [奥莱理] Machine Learning for Hackers.pdf
  10. │  [机器学习]Tom.Mitchell.pdf
  11. │  《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》迷你书.pdf
  12. │  推荐系统实践.pdf
  13. │  数据挖掘-实用机器学习技术(中文第二版).pdf
  14. │  数据挖掘_概念与技术.pdf
  15. │  机器学习-Mitchell-中文-清晰版.pdf
  16. │  机器学习导论.pdf
  17. │  模式分类第二版中文版Duda.pdf(全).pdf
  18. │  深入搜索引擎--海量信息的压缩、索引和查询.pdf
  19. │  矩阵分析.美国 Roger.A.Horn.扫描版.pdf
  20. │  统计学习基础 数据挖掘、推理与预测.pdf
  21. ├─机器学习实战
  22. │      machinelearninginaction.zip
  23. │      机器学习实战 单页.pdf
  24. │      机器学习实战.pdf
  25. └─论文文集
  26. └─LDA
  27. LDA-wangyi.pdf
  28. LDA数学八卦.pdf
  29. text-est.pdf

下载地址:百度网盘。

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