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哪五本機(jī)器學(xué)習(xí)的免費(fèi)電子書(shū),最受 KDnuggets 讀者喜愛(ài)?

本文作者: 奕欣 2016-11-10 16:05
導(dǎo)語(yǔ):除了上次的視頻及論文外,今天雷鋒網(wǎng)要推薦的是五本關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的電子書(shū),而且是免費(fèi)的!

編者按:為了邁入機(jī)器學(xué)習(xí)的大門(mén),雷鋒網(wǎng)已經(jīng)為讀者們分享了不少學(xué)習(xí)干貨,但這些干貨推薦又怎么能填補(bǔ)大家的熱情?除了上次的視頻及論文外,今天雷鋒網(wǎng)要推薦的是五本關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的電子書(shū),而且是免費(fèi)的!

如果對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有所了解,想必對(duì) KDnuggets 這個(gè)網(wǎng)站并不陌生。它們上個(gè)月舉行了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)電子書(shū)評(píng)選,經(jīng)過(guò)網(wǎng)友們的熱心票選,得到了一份五大免費(fèi)書(shū)的榜單,雷鋒網(wǎng)編譯如下,未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載。

No.1 機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論(Introduction to Machine Learning)

哪五本機(jī)器學(xué)習(xí)的免費(fèi)電子書(shū),最受 KDnuggets 讀者喜愛(ài)?

這本不到 170 頁(yè)的書(shū)由斯坦福人工智能教授 Nils J. Nilsson 所著,結(jié)合了他在上世紀(jì) 90 年代中期的一些研究,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)做了一個(gè)初步的介紹。由于成書(shū)時(shí)間比較古老,所以里面并沒(méi)有提到現(xiàn)在比較流行的一些新研究發(fā)現(xiàn)。但書(shū)里所提到的基本概念都是歷久彌新的,值得一讀。

下載地址:http://ai.stanford.edu/~nilsson/mlbook.html

No.2 理解深度學(xué)習(xí):從理論到算法(Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms)

聽(tīng)起來(lái)有種《從優(yōu)秀到卓越》的感覺(jué),然而這本書(shū)可是耶路撒冷希伯來(lái)大學(xué)教授Shai Shalev-Shwartz和滑鐵盧大學(xué)教授ShaiBen-David 所寫(xiě),這本書(shū)相對(duì)于第一本推薦書(shū)而言更加關(guān)注前沿科技,對(duì)算法也做了更多的介紹,可以說(shuō)比較務(wù)實(shí)。不過(guò),里面有些內(nèi)容可能對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)有點(diǎn)難,可以當(dāng)做選讀嘗試?yán)斫庖幌隆?/p>

下載地址:http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/copy.html

No.3 《貝葉斯推理與機(jī)器學(xué)習(xí)》(Bayesian Reasoning and Machine Learning)

哪五本機(jī)器學(xué)習(xí)的免費(fèi)電子書(shū),最受 KDnuggets 讀者喜愛(ài)?

如果提到貝葉斯推理,想必這本書(shū)是最為著名的一本,對(duì)概率機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的人,讀它就對(duì)了。在亞馬遜上,明尼蘇達(dá)大學(xué)的 Arindam Banerjee 在評(píng)論里表示,這本書(shū)很適合作為介紹讀物,供本科高年級(jí)學(xué)生或研究生了解。

下載地址:http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online

No.4 《深度學(xué)習(xí)》(Deep Learning)

該書(shū)由 Goodfellow、Bengio 和 Courville 一同合著,很快就要出版,不過(guò)在官網(wǎng)上有免費(fèi)的電子版本。這本書(shū)的目標(biāo)讀者是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)的本科生及研究生,或是那些已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)軍深度學(xué)習(xí)及人工智能產(chǎn)業(yè)的人。如果你是一名缺乏機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)學(xué)背景的軟件工程師,但希望快速入門(mén)并在工作上運(yùn)用相關(guān)技能的話(huà),這本書(shū)也可以幫助你。

下載地址:http://www.deeplearningbook.org/

No.5《增強(qiáng)學(xué)習(xí):導(dǎo)論》(Reinforcement Learning: An Introduction)

Sutton和Barto合著的這部經(jīng)典教材很快要出第二版紙質(zhì)書(shū),而網(wǎng)絡(luò)上也已經(jīng)有電子版。

AlphaGo作為增強(qiáng)學(xué)習(xí)的代表,讓后者為人所知,而它也成為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛及其它同類(lèi)應(yīng)用的重要技術(shù)手段。無(wú)可質(zhì)疑的是,機(jī)器學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)的結(jié)合,已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)通用AI的普遍共識(shí)。David Tan 在亞馬遜是這樣評(píng)價(jià)的:

“該書(shū)以翔實(shí)的例子和引人入勝的介紹讓我們對(duì)增強(qiáng)學(xué)習(xí)有了初步了解。接下來(lái)以三章介紹了增強(qiáng)學(xué)習(xí)的三個(gè)概念,并在最后介紹了具體解決方案及算法實(shí)例。我認(rèn)為計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生都能讀懂,但第八章涉及了一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念,可能相對(duì)難一些?!?/p>

下載地址在此:https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/bookdraft2016sep.pdf

五本書(shū)的下載地址都已附上,如果對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的小伙伴們,趕緊下載來(lái)看看吧。

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