机器学习的学习路线

为了深入研究机器学习原理及应用,博主分享了一份详尽的电子书单。这些书籍涵盖了从统计学习方法到具体算法实践的内容,适合希望提升技能的学习者。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。

[plain]  view plain  copy
  1.   
  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.   
  22. ├─机器学习实战
  23.       machinelearninginaction.zip
  24.       机器学习实战 单页.pdf
  25.       机器学习实战.pdf
  26.       
  27. └─论文文集
  28.     └─LDA
  29.             LDA-wangyi.pdf
  30.             LDA数学八卦.pdf
  31.             text-est.pdf

下载地址:百度网盘

### 机器学习学习路径 #### 初步了解机器学习的核心概念 为了掌握机器学习的基础知识,可以从以下几个方面入手。首先需要熟悉机器学习的主要分类及其应用场景,包括但不限于监督学习、无监督学习、强化学习以及深度学习等[^1]。 #### 掌握核心算法 在初步了解机器学习的概念后,应进一步深入研究具体的机器学习算法。通过实践的方式巩固所学理论是非常重要的一步。建议尝试手动实现一些主流的机器学习算法,即使是以伪代码形式完成也可以有效提升理解和编程技能[^2]。 #### 实践项目经验积累 当具备了一定的理论基础之后,实际操作便成为不可或缺的一环。将现实中的问题转化为数学模型并加以解决是一个关键过程。具体来说,可以通过参与完整的机器学习项目来获得实践经验,这些项目的执行通常遵循一定的工作流,比如如何将业务需求抽象为可计算的数学表达式等问题[^3]。 #### 进阶阅读材料推荐 对于希望更深层次探索该领域的学习者而言,《Machine Learning》一书由Tom Mitchell撰写,作为经典教材提供了丰富的见解与思路指导。尽管部分内容由于时间关系未能覆盖最新进展,但它依然是进入这一学科的良好起点[^4]。 ```python # 示例:简单的线性回归实现 import numpy as np def gradient_descent(x, y, learning_rate=0.01, iterations=1000): m_curr = b_curr = 0 n = len(x) for i in range(iterations): y_predicted = m_curr * x + b_curr cost = (1/n) * sum([val**2 for val in (y-y_predicted)]) md = -(2/n)*sum(x*(y-y_predicted)) bd = -(2/n)*sum(y-y_predicted) m_curr = m_curr - learning_rate * md b_curr = b_curr - learning_rate * bd return m_curr, b_curr x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([5, 7, 9, 11]) m, b = gradient_descent(x, y) print(f"Slope: {m}, Intercept: {b}") ``` 此代码片段展示了如何利用梯度下降法训练一个简单的线性回归模型,有助于初学者直观感受优化过程中参数调整的过程。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值