先立一个书单【flag】,敦促自己温故知新
书单来源david mimno副教授给ML新生的建议博文,外加一部分搜罗的书籍
学习方式:以书籍查看,习题为辅,代码为最终实现方式,分主题进行今年的学习笔记,立此旗为证。
线代 --> 概率统计 -> 机器学习主题
不断更新下列书籍的学习资源以及课程等。
机器学习方面的书籍
- Kevin Murphy (Machine Learning)
- Chris Bishop (Pattern Recognition)
- Daphne Koller (Probabilistic Graphical Models)
- David MacKay (Information Theory, Inference and Learning Algorithms)
线性代数和概率统计
- Gilbert Strang (Introduction to Linear Algebra, Calculus)
- 微积分那个书籍有点旧了,可以看高等微积分课程
- Timothy Sauer (Numerical Analysis)
- Gelman, Carlin, Stern and Rubin (Bayesian Data Analysis)
- Gelman and Hill (Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical models)
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