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xiaofei
机器学习
2024-09-26 03:45:55
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文章阐述了关于机器学习入门什么书好，以及的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、西瓜书很简单吗,为什么看到有人说这是入门书,适合没有ML基础的本/硕...
2、有哪些机器学习,图像识别方面的入门书籍
3、大学生零基础学习人工智能有什么推荐的教材?
4、机器学习的书籍选择有哪一些呢?
5、机器学习,数据挖掘的书有哪些
6、机器学习有没有什么好的推荐教材?

西瓜书很简单吗,为什么看到有人说这是入门书,适合没有ML基础的本/硕...

总的来说，西瓜书对于没有ML基础的人来说，不失为一个启蒙读物，但能否真正入门并深入学习，还得看个人的学习策略和努力程度。只有当你对基础概念有了扎实的理解，才能更好地探索这个精彩纷呈的领域。所以，当你考虑入手这本书时，别忘了结合其他资源和实践项目，才能真正领略机器学习的魅力。

是的，西瓜书确实可以作为入门书，不过还要搭配其他课程或者参考书。只要是统计学基础扎实的，都可以直接上手西瓜书。统计学基础如果不足的话，搭配南瓜书也可以很快入门。南瓜书可以作为西瓜书的伴侣书，补充各种必要先导知识和推导过程。西瓜书读起来，最难的在于密集出现大量公式和数学概念。

（图片来源网络，侵删）

有哪些机器学习,图像识别方面的入门书籍

《learning opencv》，有中文版。用这个入门最快。《机器学习实战》，简单，容易，清晰。《统计学习方法》，如果想学点理论，将整本书推导一下。入门这三本就够了。其他的书都太累太难。PRML和CV广大无比，深不可测，且常常很无用。

《认知机器人》、，《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。主要讲解统计模式识别和结构模式识别，以及许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。

（图片来源网络，侵删）

这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材，适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术，包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。

大学生零基础学习人工智能有什么推荐的教材?

北京大学宋成有老师、清华大学蓝伯雄老师、南京大学沈汉老师、复旦大学戴鞍钢老师、南开大学李喜所老师、华东师大谢俊美老师中国人大袁济喜老师、武汉大学詹德优老师、山西大学行龙老师等国内著名大学教授向在校大学生强烈推荐的系列丛书。

机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面，强烈建议大家都买一本。

如果带着职业的目的，但却兴趣缺缺，你将会很难坚持，因此如果你有从事相关职业的意向，在正式开始学习前请首先自学，我们能够找到很多类似的教程，确定你是否对这个行业感兴趣，坚持下去的动力。

人工智能对学生有以下几方面的影响：个性化教育：人工智能可以根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习内容和教学方法。通过分析学生的学习数据和行为模式，AI 可以给予针对性的建议和反馈，帮助学生更好地理解和掌握知识。

机器学习的书籍选择有哪一些呢?

1、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。

2、《机器学习》（周志华著）：这部入门级经典之作，覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。《统计学习方法》（李航著）：深入讲解常用统计学习方法，如感知器和决策树等。《深度学习》（花书）（Ian Goodfellow等著）：深度解析深度学习理论和实践，如深度神经网络和卷积神经网络。

3、《概率论与数理统计》（陈希孺）：概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，对于理解机器学习算法的原理至关重要。《Python编程：从入门到实践》（Eric Matthes）：Python是人工智能领域最常用的编程语言，这本书适合初学者学习Python编程。

4、教材建议使用吉尔伯特·斯特朗（Gilbert Strang）的《线性代数导论》（Introduction to Linear Algebra ）。吉尔伯特·斯特朗在麻省理工学院一直讲述线性代数，他的网上***课程堪称经典。

机器学习,数据挖掘的书有哪些

推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。

《数据挖掘概念与技术》（Han， Jiawei和Kamber， Micheline著）：涵盖了数据挖掘的基础概念和技术，如聚类和关联规则挖掘。《机器学习实战》（Peter Harrington著）：通过Python实践，体验常见算法的实战案例。《深度学习实战》（Aurélien Géron著）：专注于TensorFlow的深度学习应用，如卷积神经网络等。

《数据挖掘与机器学习——WEKA应用技术与实践》是清华大学出版社出版的图书。本书借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka，通过大量的实践操作，使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能，拉近理论与实践的距离。

深入浅出数据分析（豆瓣）这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。啤酒与尿布（豆瓣）通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。