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机器学习笔记 一：学习思路

2022-04-23 06:10:00 【Amyniez】

一、派别

频率派：统计机器学习
贝叶斯派：概率图模型

二、学习书籍

李航《统计学习方法》：
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周志华《机器学习》：
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《PRML》： Pattern Recognition and Machine Learning，该书出版于2006年，是贝叶斯机器学习领域的经典之作。作者为Christopher M. Bishop，现为剑桥微软研究院实验室主任。
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《MLAPP》： 全称 Machine Learning：A Probabilistic Prospective，是 2012 年出的一本讲机器学习的一本书。
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《ESL》： The Elements of Statistical Learning
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《Deep Learning》：
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三、学习视频

1.台湾大学 林轩田：机器学习基石+技法；
2.上海交通大学 张志华：机器学习导论（概率派）、统计学习学习（贝叶斯派）；
3.Ng：CS229、CS231；
4.徐亦达：概率模型算法，github：notes；
5.台湾大学 李宏毅：ML、MLDS；

四、数学基础

1.线性代数： 推荐MIT Gilbert Strang教授的线性代数课程，在B站上可以搜到，顺便练练英语，收获颇多；

五、学习思路

个人认为，机器学习小白可以从实际项目入手，因为竞赛平台就有大量的机器学习项目，比如阿里天池、Kaggle两大平台。

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