机器学习最好的学习资料,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习最好的学习资料的问题，于是小编就整理了5个相关介绍机器学习最好的学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？
2. 想学习机器学习理论，有什么书值得推荐？
3. 大四保研学生如何在本科毕业后的暑假找机器学习、数据挖掘方向的实习，需要提前学习准备一些什么东西呢？
4. win10系统电脑，用于机器学习，需要用linux，双系统、虚拟机、docker，最佳方案是哪一种？
5. 准研一研究内容可能涉及机器学习和大数据，希望电脑是纯学术导向，不打游戏，mac还是matebook？

学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？

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

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。

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。

1. 主要的教材和好的书籍还是以英文版为主

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。

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》

5、《统计思维：程序员数学之概率统计》

6、《利用Python进行数据分析》

7、《Advanced and Multivariate Statistical Methods》

8、《Hadoop: The Definitive Guide》

9、《Mining of Massive Datasets》

10、《数据挖掘》

想学习机器学习理论，有什么书值得推荐？

理论方面看：

1、入门级： 李航的《统计学习方法》，通俗易懂。周志华的西瓜书，提纲挈领，对机器学习有个整体的认识，具体算法的讲解并不深入。

2、进阶级： 《elements of statistical learning》，对数学要求较高，需要恶补线性代数方面的知识。

实战方面：

1.《机器学习实战》

2. tensorflow和sklearn的资料和开源项目

其实，更建议您看视频教程：

1、台湾大学李宏毅的教学***

2、Andrew NG的***

3、台湾大学陈轩田的*** 这些在B站都有

• 《机器学习》
  

周志华

如果只看理论的话，推荐这本经典的西瓜书，里面对每个算法原理的讲解非常的清晰，完整，而且容易理解。

如果能把这一本书学会，那么面试考的基本模型算法就都不成问题。

Sebastian Raschka

几乎每一章都有一个机器学习项目完整的scikit-learn代码：

特征选择，评估矩阵，模型选择，评估模型，调优模型

对预处理，降维，超参数调优，模型评估等实际项目中很重要的步骤的讲解也很深入，都是一边讲原理，一边有实战代码。

还有情感分析，预测房价，图像识别等几个项目。

在应用模型的同时，会讲解模型的具体原理，数学公式。

大四保研学生如何在本科[_a***_]后的暑假找机器学习、数据挖掘方向的实习，需要提前学习准备一些什么东西呢？

软件的话主要学习下Python编程！

然后还需要熟悉下TensorFlow +Keras 架构！

再复习下概率论，矩阵分析，统计学，熵的计算，交叉熵，熵率等等概念，最好对自然语言有一定的了解，对于机器学习还是非常有用的。

再学习下机器学习的理论资料，区分监督学习与无监督机器学习，再学习下几个主流的神经网络算法，最好能够理解，比如CNN，RNN等，知道它们之间的区别。

然后最好在GitHub上找几个例程代码跑一跑，然后分析下结果，再修改相关参数，再训练看看结果，其实机器学习主要就是算法，算法的理解是最主要的。算法理解了，其它的都就简单了，慢慢培养自己的兴趣吧，这玩意在实际应用中看着挺有趣，但是，学习起来，还是非常枯燥的，毫无乐趣可言，特别是盯着一堆堆代码，一个个算法抓耳挠腮的时候！

win10系统电脑，用于机器学习，需要用linux，双系统、虚拟机、docker，最佳方案是哪一种？

说说的我的情况吧，8G内存，win10开机就占了三分之一内存，还要给虚拟机分，超极本没有散热，无奈还是选择双系统，这段时间win10基本都没开过，都在搞linux

楼主说的是用于机器学习。机器学习在进行模型训练时，需要占用大量CPU，GPU。

首先docker,虚拟机排除掉。因为这两者对于本地GPU的兼容性不好。VMWARE虚拟机最新版有一个驱动支持本GPU。

其次Linux，选择哪个版本很重要。个人使用，选择ubuntu比较多；服务器使用centos多。最好看一下你的电脑厂商，是不是提供了面向ubuntu的驱动程序，这样的话，在ubuntu下才能最大化发挥你电脑的硬件性能。

最后只有双系统。好处就是：一般厂商对于windows的驱动较全且更新较快，windows下进行跑训练集能发挥硬件性能。补充一下：适配驱动也很重要。

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所以，选择什么系统，还是要看你的显卡驱动对于哪个系统支持最好。因为，只有用上了GPU才能更快的把算法跑起来。

我是一名Java全栈开发工程师、系统架构师，从业15年。曾带领小团队完成多个数百万级项目。我正在写一些关于互联网行业及开发技术方面的文章，关注我，你一定会有所收获。

如果有项目开发、行业及求职方面的问题，都可以在评论区留言或私信我。（关注后私信我，向你免费分享行业级学习资料）

Windows 10可以直接在应用商店内下载Ubuntu Linux 系统并像安装软件一样安装它。如果需要其他的LIUNX 如REDHAT ，CENTOS或者其他的版本，则可以使用VMware Workstation，Oracl 的Virtual box或者Windows 10自有的虚拟化软化HYPER-V安装LINUX。

准研一研究内容可能涉及机器学习和大数据，希望电脑是纯学术导向，不打游戏，mac还是matebook？

感谢邀请，高校青年教师前来答题。我建议是在预算范围内买自己喜欢的，性能配置高的。

首先，你的研究方向是大数据和机器学习。这决定了你的研究中会涉及数据***集、处理和分析。定量分析时会涉及很多模型，还有一些数据分析软件。

当然，word ppt 等也使用频率很高。

其次，电脑是***工具，主要取决于个人使用习惯。一般看文献有的人选择平板电脑（携带方便）、有人选择手机（有些足够大，看中文够用）、也有些人用电脑。

这些都取决于你个人阅读习惯。

最后，预算高就买mac预算低就选后者。

因为电子产品从购买的那一刻就开始贬值，买哪一个都是如此。可能贵的贬值过程久一点。仅此区别。

到此，以上就是小编对于机器学习最好的学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习最好的学习资料的5点解答对大家有用。

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