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机器学习 学习资料,
cysgjj时间2024-06-16 03:50:15分类学习资料浏览39
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习 学习资料的问题，于是小编就整理了5个相关介绍机器学习 学习资料的解答，让我们一起看看吧。
学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？
实际上机器学习、数据挖掘以及人工智能的大部分书籍是相似的，但是侧重会稍有不同。 其他同学的回答中已经包含了很多内容。 我从我的角度来提出我对这一类书籍的建议。
人工智能比较全面而且用的广泛的教材是：《AI: A Modern approach》, 这个内容介绍比较多，我就不赘述了。
机器学习推荐的有： Chris Bishop:《Pattern Recognition and Machine Learning》
这本书被很多研究者做为机器学习与模式识别的圣经，在于文字流畅简洁。我们也曾用来做Reading Group. 效果还是不错的。
Kevin Murphy: 《Machine Learning: A probabilistic perspective》
这个本书是个大块头，内容非常详细，好处就是可以从基础入门，中间突然遇到瓶颈的情况比较少。 如果时间充裕，可以用这本书打好基础。缺点就是很长，有一千多页。 内容很全面。
谢邀～
本人并不喜欢看这些技术方面的书，书都是人写的，肯定有部分理解不对地地方，或者可能因为技术版本更新脱离时代，我一般都是去百度了解这些涉及到哪些技术，然后去***或技术论坛看的，所以题主让我推荐书，我也没有好推荐的
加米谷教育就来推荐几本吧：
1、《数据科学入门》
2、《Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking》
3、《贝叶斯思维》
7、《Advanced and Multivariate Statistical Methods》
8、《Hadoop: The Definitive Guide》
9、《Mining of Massive Datasets》
10、《数据挖掘》
我个人认为，不是每一个人都要成为算法研究师，了解人工智能的概貌和原理，利用已有的框架和平台，完成自己的任务就已经很了不起了，安安静静地做一个应用型的美男子其实是绝大多数人的归宿，目前的开源框架很多，但原理和内在基本一致，其实我们无需过多了解内核，埋下头去深入钻研一个框架应用就已经超棒了，研究算法和基体框架就留给那些牛人们吧。
说到应用型的书籍，我基本都是在***和社区学习，个人观点，非喜勿喷。
有什么比较好的机器学习和深度学习的面试资料吗？
求职是双向选择，岗位职责、团队与个人能力、性格的匹配起关键作用。可以做一个自己职场未来5年的规划，从5年后的自己来倒推现在意向职位及需具备或学习的能力。
关于面试的学习，建议有两点：
1.了解个人性格特质，定位自己适合的职场方向；
2.研究该职位招聘需要的能力，以结果倒逼输出，以时间的紧迫性分中长期计划实施，针对缺项学习或最大化自己的强项。
面试前做好充分的准备，包括着装、交谈方式、礼仪、专业、应变能力等，知名的招聘网站都有教你如何面试的方法，还有面试学习的APP，可在网络上搜索适合你的软件，进行必要且充的分准备。目标清晰，方向正确，准备充分后，最有效的方式就是实战。可邀好友或亲友组成模拟面试团作面试模拟，或与该岗位的资深人士请教交流，在不断求职面试中总结经验。
人工智能列入新基建
助力[_a***_]数字化转型
如何把握时代新机遇？
中公教育AI深度学习直播课
涵盖热门技术要点
立即学习：
***://19.offcn***/class-143707/?scode=Szjx3
《百面机器学习》
书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。
“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。
另外，也可以从网上以面试为关键词，找到不同公司算法岗或者开发岗的相关面经（面试经验）
比如 Daily-interview 项目
***s://github***/datawhalechina/Daily-interview
本科生想参加机器学习项目该怎么入门？
这是很多本科生同学都比较关心的问题，我从科研的角度来给一些学习建议。
首先，机器学习是一个非常庞大的知识体系，而且机器学习领域目前也是一个成果频出的领域，所以要根据自身的基础和课题项目的需求来构建自己的知识体系。
如果以项目驱动的方式来学习机器学习，那么可以把切入点放在案例实战的角度上，可以直接开始学习成熟的机器学习框架，这样的学习效率是比较高的，对于数学基础的要求也并不算高，本科生也很容易上手。
目前不少国内外大厂都开放了自己的机器学习（深度学习）平台，不仅提供具体的案例，还提供一定的免费算力支撑，这对于在读的同学来说是比较友好的学习方式，我认为也是很务实的一种学习方式。
我早些年曾经给刚进组的同学写过一些入门机器学习的资料，后来在跟一家国外大厂合作的时候，发现这家大厂的平台提供了一个给初学者入门的资料，而且都是由专业团队完成的，可以说把学习的门槛一下就降下来了，大一的同学都可以复现一些机器学习案例。
从今年年初开始，我组织自己的一部分学生，也联合了一些在国外的老师和同学，在陆续整理并撰写关于人工智能的学习资料，后续会跟大家分享。
当然了，如果想在本科期间完成一定的成果输出，想走科研路线，那么还是要一步一步走，一方面要给自己奠定一个扎实的数学基础，另一方面还需要完成读文献、做复现、找着力点等一系列常规操作。
我并不建议在脱离实践场景的情况下，学习包括机器学习在内的人工智能相关知识，一方面自学很难有较好的交流场景，另一方面也缺乏一些实验资源的支撑，所以在初期了解了一些基本的机器学习算法之后，要尽快确定自己的目标并寻求专业老师的指导。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。
如何从零开始入行机器学习？
我建议大家可以选择一个合适的社区平台去学习，效果非常好，微信小程序“八 斗问答”使用了几 天，推荐给大家，它是一个干货平台、Python、机器学习、深度学 习、自动驾驶实战等都有。
机器学习入门书籍：李航的统计学习、周志华西瓜书等，视频：台大林轩田的机器学习基石与技法；资料不在多，在这里自荐一波，一个有温度有情怀的公众号AlgorithmDeveloper，一起系统地自学机器学习，加油💪。
我建议从看机器学习的公开课开始，这里推荐cs229公开课，是吴恩达的。
然后做一些简单的练习题，这个在kaggle里面可以找到，比如Titanic和数字识别那种。
坚持就是胜利，加油～
学习人工智能需要学习那些知识？
人工智能其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。对于人工智能在编程方面需要多深的要求。无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++MATLAB应该多学习点。
根据你现在的情况你现在可以看看下载这个资料看看：
人工智能基础课：***s://***.jiaozi.top/posts/10794
pdf版思维导图，后台回复：指南
Python——书
之前跟出版社合作，书柜里积攒了很多Python相关的书，这里推荐三本最有价值的吧。
- 《流畅的Python》，很厚，比较全面，可以作为工具书常常翻看。
学人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能门槛比较高，需要积累，如果你有这方面的天赋，可以去尝试。
到此，以上就是小编对于机器学习 学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习 学习资料的5点解答对大家有用。
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