主題: 機器學習相關書籍推薦

主題: 機器學習相關書籍推薦

1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入門好書，培養興趣是最重要的一環，一上來看大部頭很容易被嚇走的:P 2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（無爭議的領域經典）。 3. 《The Elements of Statistical Learning》，數學性比較強，可以做參考了。 4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然語言處理領域公認經典。 5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，華裔科學家寫的書，相當深入淺出。 6. 《Managing Gigabytes》，資訊檢索好書。 7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，參考書吧，比較深。 相關數學基礎（參考書，不適合拿來通讀）： 1. 線性代數：這個參考書就不列了，很多。 2. 矩陣數學：《矩陣分析》，Roger Horn。矩陣分析領域無爭議的經典。 3. 機率論與統計：《機率論及其應用》，威廉·費勒。也是極牛的書，可數學味道太重，不適合做機器學習的。於是討論群組裡的 Du Lei 同學推薦了《All Of Statistics》並說到 機器學習這個方向，統計學也一樣非常重要。推薦All of statistics，這是CMU的一本很簡潔的教科書，注重概念，簡化計算，簡化與Machine Learning無關的概念和統計內容，可以說是很好的快速入門材料。 4. 最佳化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非線性規劃的參考書。《Convex Optimization》凸最佳化的參考書。此外還有一些書可以參考 wikipedia 上的最佳化方法條目。要深入理解機器學習方法的技術細節很多時候（如SVM）需要最佳化方法作為鋪墊。