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机器学习初学者必读书单

《机器学习导论》如果你刚踏入机器学习的世界，我强烈推荐你阅读《机器学习导论》。这本书的讲解深入浅出，非常适合初学者。同时，你也可以参考Ethem Alpaydin的《机器学习导论》第二版。Andrew Ng的课程Andrew Ng大神在斯坦福的课程也是必看的经典之作。

《程序员的AI书：从代码开始》则从Keras和神经网络入手，逐步引导你进入推荐系统、NLP和图像处理等领域，适合编程爱好者学习。对于PyTorch的实践者，王博等人的《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》提供了实战项目和高级扩展，适合不同水平的学习者提升技能。

《“笨办法”学Python（第3版）》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

本书适合想要从事神经网络研究和 探索 的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。九，趣学ython编程 《趣学python编程》是一本轻松、快速掌握python编程的入门读物。全书分为3部分，共18章。

《机器学习导论》笔记(2)——多元正态分布

多元正态分布是统计学中重要的概念，其定义基于期望值和浓度矩阵。期望值 [公式]，若 [公式] 为p维正定矩阵，联合密度函数表达为：，其中 [公式] 和 [公式] 为浓度矩阵。定理1指出，若 [公式] 非奇异，即 [公式] 且B列秩满，那么 [公式] 和 [公式] 有特定的关系。

对于机器学习领域的PCA来说，如果遇到的矩阵不是方阵，需要计算其协方差矩阵来进行下一步计算，因为协方差矩阵一定是方阵，而特征值分解针对的必须是方阵。多元正态分布的性质和特点 性质 如果随机变量X的分布为多元正态分布，则其概率密度函数是多元正态分布的密度函数。

正态分布，以其简洁性在概率论中占据重要地位，是连续型分布的二阶近似，由均值和协方差完全确定。本文探讨了多元正态分布的几种度量：KL散度、巴氏距离和W距离，它们在特定条件下都有明确的数学表达式。首先，KL散度，作为衡量两个分布差异的常用工具，其定义涉及对数运算。

投篮命中率、赌球赔率、人均收入、期望寿命，凡此种种，都有所谓的期望（也就是平均值）的概念——而这个概念之所以有效，需要的两个条件正是： 概率分布只有一个峰值；概率分布几乎对称。 而正态分布正是符合条件的概率分布中最方便耐用的那一个。

本文利用了合成数据和真实数据的四类数据集，对分类算法在面对covariate shift时的性能进行了细致的实验分析。实验结果显示，使用重要性重加权和特征丢弃策略，可以显著提升模型在covariate shift问题中的表现。

课程资源：线性回归课程地址：线性回归_哔哩哔哩_bilibili；教材参考： 线性回归 - 动手学深度学习 0.0 documentation线性回归基础：回归用于表示输入与输出之间的关系，机器学习中的预测问题通常涉及线性回归，如房价预测、住院时间预测等。线性回归基于简单假设：线性关系和正态噪声分布。

机器学习的学习应该看哪些书籍

PeterFlach写的这本机器学习包含了很多机器学习的实际案例。我认为这本书是为中高级开发人员而写。他们可以用这本书巩固机器学习方面的基础知识，因为这本书比其它书更详细。用这本书，你将利用机器学习方法来生成，分析和预测统计模型。

刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显。

《Machine Learning》阐述了机器学习的核心算法和理论，融合了统计学、人工智能、哲学等多学科的研究成果，帮助读者理解问题背景、算法及其中的假设。作者强调，尽管对相关知识背景的要求不高，但书中会适时引入基础知识，如统计学和人工智能，重点是与机器学习密切相关的概念。

机器学习 首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。如果你之前真的没有接触过任何关于机器学习的知识，那么这本书大概可以作为你第一本入门书。

《深度学习》（Ian Goodfellow， Yoshua Bengio， Aaron Courville）：这本书是深度学习领域的经典之作，详细介绍了深度学习的原理和方法。《机器学习》（周志华）：这本书系统地介绍了机器学习的基本概念、方法和应用，是一本很好的入门教材。

机器学习导论图书目录

机器学习导论图书目录概览本书分为多个章节，全面介绍了机器学习的基础和各种方法。 绪论： 开篇介绍了机器学习的定义，包括学习关联性、分类、回归、非监督学习和增强学习等基本概念，以及相关资源和习题。

卷1：探讨了女性在社交和情感中的智慧，如女性的魅力、独立与适度的依赖。提到财富与智商的关系，以及平衡出息的利弊。提醒女性要懂得适时示弱，而对过于能干的评价有所反思。同时，也揭示了优雅背后的真意，以及如何在爱情中索取和付出。

人工智能的渊源，追溯其起源和发展历程。2 人工智能的认知问题，探讨智能的本质和挑战。3 思维的层次模型，理解智能行为的结构和层次。4 符号智能，介绍基于符号的逻辑推理系统。5 人工智能的研究方法，包括理论与实践的结合。6 自动推理，探讨推理在人工智能中的关键作用。

图机器学习入门(一):图机器学习导论

1、在计算机科学的广阔领域中，图是一种关键的数据结构，它以节点和边的形式抽象表示实体及其关系。不同于日常理解中的图片，图在机器学习和数据挖掘中扮演着重要角色。图广泛应用于社交网络分析、路线规划、蛋白质结构研究等，甚至AlphaFold这一里程碑式的突破，就是图神经网络在生物医学领域的杰出应用。

2、此外，机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等领域都有深入的应用，为各种系统的知识提取提供了可能。《机器学习导论》一书详尽探讨了这些领域的应用，并对各种学习算法进行了详尽的解释，让读者能够轻松地将书中的理论知识转化为实际的编程操作。

3、机器学习导论图书目录概览本书分为多个章节，全面介绍了机器学习的基础和各种方法。 绪论： 开篇介绍了机器学习的定义，包括学习关联性、分类、回归、非监督学习和增强学习等基本概念，以及相关资源和习题。

4、https：//pan.baidu.com/s/1j61rSAgD3GCmYui2HdXRxQ？pwd=1234 提取码：1234 内容简介 《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。

5、https：//pan.baidu.com/s/1KIKdC26lcOKQBHh7eMrxqA 提取码：1234 机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。

6、《机器学习导论》如果你刚踏入机器学习的世界，我强烈推荐你阅读《机器学习导论》。这本书的讲解深入浅出，非常适合初学者。同时，你也可以参考Ethem Alpaydin的《机器学习导论》第二版。Andrew Ng的课程Andrew Ng大神在斯坦福的课程也是必看的经典之作。

《机器学习导论》笔记(3)——多项式分布

在机器学习的数学基础中，多项式分布占据重要地位。首先，让我们深入理解其核心定义和性质：定理1 （多项式定理） 当k和n为正整数，集合A由非负整数向量组成，满足条件 ，对任意实数 ，有如下关系：接着，定义1阐述了多项式分布的本质：它是一个具有k-1维（自由度）的分布，参数包括 和 ，其中 。

多元正态分布是统计学中重要的概念，其定义基于期望值和浓度矩阵。期望值 [公式]，若 [公式] 为p维正定矩阵，联合密度函数表达为：，其中 [公式] 和 [公式] 为浓度矩阵。定理1指出，若 [公式] 非奇异，即 [公式] 且B列秩满，那么 [公式] 和 [公式] 有特定的关系。

这本书的讲解深入浅出，非常适合初学者。同时，你也可以参考Ethem Alpaydin的《机器学习导论》第二版。Andrew Ng的课程Andrew Ng大神在斯坦福的课程也是必看的经典之作。通过学习这门课程，你可以更好地了解机器学习的基本概念和算法。

阿培丁）Ethem Alpaydin，是土耳其伊斯坦布尔博阿齐奇大学计算机工程系的教授。于1990年在洛桑联邦理工学院获博士学位，之后先后在美国麻省理工和伯克利大学工作和进行博士后研究。Ethem博士主要从事机器学习方面的研究，是剑桥大学的《The Computer Journal》杂志编委和Elsevier的《Pattern Recognition》杂志的副主编。

《人工智能基础教程》，作者：朱福喜。《奇点临近》，作者：雷·库兹韦尔。《机器学习导论》，作者：张志华。《神经网络与机器学习》，作者：申富饶。《人工智能导论》，作者： 刘峡壁。《人工智能智能系统指南》，作者：耐格纳威斯基。《人工智能基础》，作者：高济。