機器學習入門書單

繼nlp之後，我又開了ml這個大坑。這是因為nlp涉及到太多的ml模型，僅僅拿過來用的話，我實現的hanlp已經快到個人極限了。而模型背後的原理、如何優化、如何並行化等問題，都需要尋根求源才能解決。

所以我找了個書單自學，電子書為主，順便分享出來。

ml書單│

李航.統計學習方法.
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機器學習及其應用.
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allof 
statistics-a 
concise
course
instatistical
inference
-larry
wasserman
-springer
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│machine
learning
-tom
mitchell
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│prml
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│prml
讀書會合集列印版.
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programming
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│[奧萊理]
machine
learning
forhackers
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│[機器學習]
tom.
mitchell
.pdf
│《大資料：網際網路大規模資料探勘與分布式處理》迷你書.
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推薦系統實踐.
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資料探勘-實用機器學習技術（中文第二版）.
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資料探勘
_概念與技術.
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機器學習-
mitchell
-中文-清晰版.
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機器學習導論.
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模式分類第二版中文版
duda
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（全）.
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深入搜尋引擎--海量資訊的壓縮、索引和查詢.
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矩陣分析.美國
roger.a
.horn
.掃瞄版.
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統計學習基礎
資料探勘、推理與**.
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├─機器學習實戰
│machinelearninginaction
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│機器學習實戰
單頁.pdf
│機器學習實戰.
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└─**文集
└─lda
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wangyi
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lda數學八卦.
現在正在看《統計學習方法》，邊看便用python實現。再用matplotlib視覺化，簡直太完美了，比如kd樹的構建演算法：
以前也看過《機器學習實戰》，不過感覺偏應用，原理沒講清楚，所以中斷了。再往前面看過的《智慧型web演算法》也是偏應用的，過了一遍之後收穫也不大。至於一些兜售「xx學習班」的部落格，也就採集網上零落的博文，貼一些公式和理論甚至是戲說的程度。大部分博主都挑自己擅長的講，挑自己容易找到的抄，這樣導致網上公開的都是些千篇一律的淺顯東西，只能看著玩，當不得真。至於**，更不用想了。
感覺要入門，還是得從業界經典入門，那些「實戰***」的書只能畫個葫蘆，然後讀者只能畫個瓢。
不是說網上大部分的機器學習教程都是這樣的嗎：
所以說還是得從原理開始打基礎吧。 
至於何時填完這些坑，生命不息，奮鬥不止吧。
 
機器學習入門書單
繼nlp之後，我又開了ml這個大坑。這是因為nlp涉及到太多的ml模型，僅僅拿過來用的話，我實現的hanlp已經快到個人極限了。而模型背後的原理 如何優化 如何並行化等問題，都需要尋根求源才能解決。所以我找了個書單自學，電子書為主，順便分享出來。ml書單 李航.統計學習方法.pdf 機器學習及其應用...
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