机器学习书籍清单

[eBooksPlan]

机器学习书籍清单，这个实用。

https://anvaka.github.io/greview/hands-on-ml/1/

[SeaRecluse]

我觉得一本西瓜书加一本 DL Book 就够了 [滑稽

[missdeer]

@SeaRecluse 门外汉表示不懂黑话，求豆瓣或当当链接

[SeaRecluse]

@missdeer 啊，我也是门外汉啊哈哈。
西瓜书是周志华的《机器学习》，DL book 指的是这个： http://www.deeplearningbook.org/
gayhub 上有这本书的志愿汉化版。
如果不是工科基础的话，可能还需要了解部分概率论和线性代数

[aneureka]

我觉得西瓜书讲的不够详细呀..然后又不是科普性质... 现在在看《统计学习方法》，但也得注意里面确实还有一些小错误

[adocode]

Mk

[luxinxin]

@aneureka 打基础的话，统计学习方法更好，还有另外一本 prml

[aneureka]

@luxinxin prml 没有看过，会不会更具体偏向模式识别那边

[luxinxin]

@aneureka prml 里模式识别是目的，机器学习是手段。学会了手段，换个应用领域也很简单。

[v0kl]

Learning from data: http://amlbook.com/ 这本书也不错,通用性理论讲的比较清楚,而且条例比较清晰.

[che3vinci]

666

[shm7]

说实话，机器学习、深度学习，讲理论的脱离实战和最新 paper 玩不动，反之也有各种毛病。不是像你读个 java 的书就行的。
如果说有书的话，那么得你自己去创造。
一句话，多实践没错。

[shm7]

等你真正学过，你就懂了。
什么周志华、李航、handon ml、ml yearning。你看看 scikit-learn 的 svr 部分，你看看差距多大，自己感觉下。

[shm7]

读完了 你连 seaborn 画个 joint distribution 都不会，pandas numpy 玩不动，数据处理都做不好，没法学的。我还没说 scipy matplotlib 又烦又杂的文档。
这才只是传统 ml 部分。

[huffman]

推荐 Hands on Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow
比西瓜书和花书容易理解