学习笔记,仅供参考,有错必纠
从今天重新学习机器学习这门课程,鼓掌!
好了,我要开始膜拜阿Z老师了!
让计算机像人一样地学习,或让模型算法更聪明更智能。
机器学习要学习的内容非常多,比如微积分、线性代数、概率论与数理统计、统计学等数学基础;监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等常用算法;最后,我们还需要了解一些机器学习在计算机视觉、自然语言处理等方面的应用。
《机器学习线性代数基础 》–张雨萌
备注:该书可以作为机器学习的基础到应用的衔接。
《机器学习》–周志华
备注:这本西瓜书值得反复研读,反复推敲,请重视
《统计机器学习导论》–杉山将
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