最有效的机器学习技术
我认为ML的大部分内容是对如何执行统计推断的一个贡献。 因此,我将尝试以这些书如何解决这个问题的方式来描述这些书(例如,无论是理论的还是实践的书,常识性书还是贝叶斯书等等)。 其中一些与ML本身无关,但与ML人赖以生存的主题有关。 通常,我是根据您是否可以在NIPS或ICML之类的会议上发布有关它的东西,还是在就该主题进行演讲时ML人群是否会构成很大的听众来做出判断的。 您可能还会喜欢:- 中国的互联网通信技术 没有特别的顺序: 机器学习的基础,Mehryar Mohri,Afshin Rostamizadeh,Ameet Talwalkar 这本雄心勃勃的书涵盖了机器学习理论基础的令人印象深刻的子集。 包括对基础知识的出色处理(学习复杂性,内核方法,提升,PAC学习,回归),以及几乎从未适当涵盖的一些子领域(排名,多类,在线)。 此外,它还提供了一些很好的ML透视图,可以解释一些通常在教科书中讨论不多的东西(JL-引理)。 从数据中学习,Yaser S. Abu-Mostafa,Malik Magdon-Ismail,Hsuan-Tien…