1、西瓜书《机器学习》周志华
该书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。 全书共16章,大致分为3个部分:第1部分介绍机器学习的基础知识;第2部分讨论一些经典而常用的机器学习方法;第3部分为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
2、“花书”深度学习领域奠基性的经典教材
全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。
3、《统计学习方法》
该书全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。是统计学习及相关课程的教学参考书
4、南瓜书《机器学习公式详解》
南瓜书是Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析,以及对部分公式补充具体的推导细节。本书思路清晰,视角独特,结构合理,可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
机器学习与深度学习经典教材指南:西瓜书、花书与南瓜书解析

本文介绍了三本在机器学习领域具有影响力的书籍:西瓜书提供基础知识与经典方法,花书涵盖深度学习的预备知识与前沿技术,南瓜书则解析公式难点。这些教材适用于学生和专业人士,是学习和研究的重要资源。
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