Yra nedaug dalykų, kurie skaičiuoja kaip patrauklūs ar bauginantys, kaip mašininis mokymasis. Pripažinkime, kad savaitgalį negalima išmokti mašininio mokymosi, ir bent jau tam reikia gerai suprasti pagrindinius matematikos principus.
Tai reiškia, kad jei turite matematikos rinkinius, norėsite geriau suprasti mašininio mokymosi sistemas (jų yra iš ko rinktis), gerai suprantant jų teoriją.
Čia yra penki aukštos kokybės, nemokami skaityti tekstai, kuriuose pateikiamos mašininio mokymosi įžvalgos ir paaiškinimai. Kai kurie turi kodų pavyzdžių, tačiau daugiausia dėmesio skiria formulėms ir teorijai; iš esmės jie gali būti taikomi bet kokiam kalbų skaičiui, sistemoms ar problemoms.
Mašinų mokymosi kursas
Esmė:Gerai įskaitomas tekstas, skirtas labai patogiam pradedantiesiems požiūriui į temą. Knyga yra nebaigtas darbas - kai kurie skyriai vis dar pažymėti TODO, tačiau tai, ko trūksta, yra paprastas prieinamumas.
Tikslinė auditorija:Kiekvienas, gerai suvokiantis skaičiavimą, tikimybę ir tiesinę algebrą. Jokios konkrečios kalbos žinios nereikalingos.
Kodo turinys:Kažkoks pseudokodas; dauguma pateiktų yra sąvokos ir formulės.
Statistinio mokymosi elementai
Esmė: 500 plius puslapių tekstas, apimantis tai, ką autoriai apibūdina kaip „mokymąsi iš duomenų“, statistikos panaudojimo procesus, kurie yra mašininio mokymosi pagrindas. Nuo 2001 m. Jis buvo išleistas dviem leidimais ir 10 spaudinių - dėl rimtų priežasčių - jis apima didžiulę teritorijos dalį ir neapsiriboja vienu lauku.
Tikslinė auditorija:Tie, kurie jau turi gerą matematikos ir statistikos pagrindą ir kuriems nereikia daug laikyti rankose, kad paverstų savo matematikos įgūdžius geru kodu.
Kodo turinys:Nė vienas. Tai nėra programinės įrangos kūrimo tekstas; tai yra apie mašininio mokymosi pagrindines sąvokas.
Paminėta šiame straipsnyje
- Mašinų mokymosi kursas Sužinokite daugiau apie Hal Daumé III
- Statistinio mokymosi elementai, 2-asis leidimas. Sužinokite daugiau apie Stanfordo universitetą
- Bajeso kalbos samprotavimai ir mašininis mokymasis Sužinokite daugiau apie Davidą Barberį
- Mašinų mokymosi Gauso procesai Sužinokite daugiau apie mašinų Gauso procesus ...
- Mašininis mokymasis Sužinokite daugiau apie „InTech“
Bajeso samprotavimai ir mašininis mokymasis
Esmė: Bajeso metodai yra pagrindiniai dalykai, pradedant šlamšto filtrais ir baigiant modelių atpažinimu, todėl jie yra pagrindinė mašinų mokymosi mavenų studijų sritis. Šiame tekste apžvelgiami visi pagrindiniai Bajeso statistikos aspektai ir jų taikymas bendriems mašininio mokymosi scenarijams.
Tikslinė auditorija:Kiekvienas, gerai suvokiantis skaičiavimą, tikimybę ir tiesinę algebrą.
Kodo turinys: Daug! Kiekviename skyriuje yra ir pseudokodas, ir nuorodos į faktinių kodų demonstracinių priemonių rinkinį. Tai reiškia, kad kodas nėra „Python“ ar „R“, bet yra komercinės MATLAB aplinkos kodas, nors „GNU Octave“ gali veikti kaip atvirojo kodo pakaitalas.
Gauso procesai mašininiam mokymuisi
Esmė:Gauso procesai yra Bayeso metodais naudojamų analizių šeimos dalis. Šiame tekste daugiausia dėmesio skiriama tam, kaip Gauso sąvokos gali būti naudojamos įprastuose mašininio mokymosi metoduose, pvz., Klasifikacijoje, regresijoje ir modelio mokymuose.
Tikslinė auditorija:Maždaug tas pats, kas „Bajeso samprotavimai ir mašininis mokymasis“.
Kodo turinys:Didžioji dalis knygoje pateikiamo kodo yra pesudokodas, tačiau, kaip ir „Bajeso samprotavimai ir mašininis mokymasis“, prieduose pateikiami MATLAB / „Octave“ pavyzdžiai.
Mašininis mokymasis
Esmė: Esė apie įvairius ir labai specifinius mašininio mokymosi aspektus rinkinys. Kai kurie yra bendresni ir filosofiški; kiti yra orientuoti į konkrečias problemines sritis, tokias kaip „mašininio mokymosi metodai kalbamojo dialogo modeliavimui ir optimizavimui“.
Tikslinė auditorija:Skirtas paprastiems skaitytojams, taip pat techniškai linkusiems.
Kodo turinys:Praktiškai nėra, nors formulių gausu. Skaitykite dėl skonio.
