机器学习入门指南-优快云博客

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机器学习是人工智能的核心技术之一，是训练计算机让计算机拥有人一样的学习能力的技术，训练需要数据，建立模型并利用算法就能让计算机学到数据的规律，可以用于未来的预测，这是多么强大的能力呀！就像是具有人的智慧一样，人工智能已经研究了近半个世纪，已经取得了很多的研究进展，现在生活中也经常用到这方面的产品，然而要让计算机完全具有人的智能目前还是比较难实现的，但是近些年来看到了一些曙光，利用深度学习的思想可以模拟人的神经网络的工作原理，让计算机自主学习，可以自主学习到一些特征用于训练，学到的特征可能人是没法解释的，但这可能就是深度学习的奇妙。当前炒的很热的大数据也跟机器学习有密切的关系。

个人感觉机器学习的门槛还是挺高的，需要很多方面的知识，比如计算机科学、概率论、统计学、线性代数、优化论、数据挖掘等等，主要还是计算机与数学的结合。正因为难，挑战性才高。整理了一些教程、资料、书籍如下：

机器学习书籍系列：

Machine Learning, Tom M.Mitchell

Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M.Bishop

Statistical Learning Theory, Vladimir N.Vapnik

The Elements of statistical learning, Data mining, inference, and prediction

Machine Learning, a probabilistic perspective

统计学习方法，李航

Mining of Massive Datasets, Kosmix, Inc, Standford Univ

Machine Learning in Action, Peter Harrington

Convex Optimization. 凸优化，优化方面的书，对数学的要求较高

深度学习：

http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial，Andrew Ng的tutorial

http://deeplearning.net/，很多相关论文、软件和视频等

https://class.coursera.org/neuralnets-2012-001/class/index, hinton的神经网络视频教程

一些牛人主页：

http://yann.lecun.com/，深度学习领域牛人，介绍(My main research interests are Machine Learning, Computer Vision, Mobile Robotics, and Computational Neuroscience. I am also interested in Data Compression, Digital Libraries, the Physics of Computation, and all the applications of machine learning (Vision, Speech, Language, Document understanding, Data Mining, Bioinformatics).

http://www.cs.toronto.edu/~hinton/，深度学习领域牛人，DL鼻祖，研究了神经网络很多年

http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/index.html AI、深度学习牛人

http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/，机器学习与统计学牛人

http://cs.stanford.edu/people/ang/，Andrew Ng，Coursera创始人之一

http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/

机器学习视频教程：

http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html，Andrew Ng的机器学习视频，介绍了常用的机器学习算法，偏重于应用

http://v.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html，Yaser Abu-Mostafa，机器学习与统计结合，比较多统计方面的理论

https://class.coursera.org/ntumlone-001，机器学习基石

一些比较好的博客：

http://blog.echen.me/

http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v