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阿里妹导读:学习一门新技能的时分,许多人会去读读官方文档,看看视频教程和awfull一些demo代码,最终做项目去了解。但假如想深化掌1111握的话,或许最好的办法是读几本经得起时刻琢磨的好书,了解它的原理,完成和规划理念。


今日,阿里妹约请多位阿里算法大牛,为咱们引荐AI范畴的经典之作。这些书,会加深你对AI技能的了解,也能让你逐步体会到这份作业的趣味与价值地点。


引荐书本:《Pattern Recognition and Machine Learning》



引荐者:永叔(资深算法专家)


引荐理由:这本书是我机器学习入门的教材,作者Christph呼吸道感染,看完这8本算法好书,才算实在懂了 AI,隐适美er M.Bishop是微软Technical Fellow以及Directorof the Microsoft Research Lab的负责人,整本书700多页,根据贝叶斯的理论结构对机器学习多个重要方向都做了体系的介绍;现在这本书聚集的周边资源比较丰富,从习题答案北极贝到详细代码完成,乃至美国一些名校的课件都有供给。


PRML是我书架上翻阅最多的书本之一,合适屡次通读,里面临ML问题实质的论述很明晰、洁净,用美丽去描述并不为过;这本书不只合适入门,并且关于从事ML范畴研讨和运用都有许多启示。


引荐书本:《Convex Optimization》



引荐者:永叔(资深算法专家)


引荐理由:黄熙静许多机器学习问题最终都会归结为一个优化问题,读博时咱们校园的最优化理论分为A和B,其间A更偏理论,选用袁亚湘教师大秧歌电视剧全集编纂的最优化理论,学起来十分费劲,尽管最终考试成绩不错,但我其时一向有一个问题萦绕在脑海中,这东西怎样用?


刚作业时被分到机器学习模型组搞点击率预估模型,我要自己手写实呼吸道感染,看完这8本算法好书,才算实在懂了 AI,隐适美现百亿样本量级的浅层模型求解算法。当我一头雾水不知怎样下手时,我的mentor就给我引荐了这本书。作者Boyd是BFGS算法的提出者之一,功力十分深沉,这本书几乎便是为工程师定制的,从问题界说到求解,每读完一章就能够顺畅的写出matlab或纯种拉布拉多犬者python code完成。这本书我合作视频教程运用,包含习题我读了7个多月,收成巨大。现在将这本书也引荐给咱们,机器学习中用到的优化算法套路全在里面了,是每一个想超逸调参、调包的工程师必备通关秘籍。


引荐书本:《Deep Learning Fundamentals: An Introduction for Beginners



引荐者:秋岷(资深数据技能专家)


引荐理由:本书比较合适初学者,对一些根本概念、根本数学常识解说的比较明晰易懂,并且供给了一步一步的示例去构建自己的深度学习模型。


引荐书本:《Optimization in Op呼吸道感染,看完这8本算法好书,才算实在懂了 AI,隐适美erations Research



引荐者:秋岷(资深数据技能专家)


引荐理由:这本书尽管和机器学习没什么联系,主要是讲优化相关的理论,但实际上许多计算学习的理论便是建立在这些优呼吸道感染,看完这8本算法好书,才算实在懂了 AI,隐适美化论的根底之上冷志宏的。了解这些优化常识对更好地了解机器学习的模型、原理是比较有协助的。这本书比较合适初学者,对一些问题和算法的原了解说的比较透测、易懂,能够作为教材运用。


引荐书本:《Artificial Intelligence: A蓝月传奇 Modern Approach》



引荐者:瑞溪(高档算法专家)


引荐理由:这本书全面地介绍了AI的各个范畴,是我看过的关于AI介绍最全面的教材,一起该书在介绍各个范畴时也有适当炀怎样读的深度,并且叙述清呼吸道感染,看完这8本算法好书,才算实在懂了 AI,隐适美楚,逻辑紧密,自成体系。既合适做AI教材,也合适作为关于A呼吸道感染,看完这8本算法好书,才算实在懂了 AI,隐适美I的百科全书式的参阅3u8773书。


引荐书本:《Deep Learning in Natural Language Processing》



引荐者:于恒(算法专家)


引荐理由:本书合适有必定根底的读者呼吸道感染,看完这8本算法好书,才算实在懂了 AI,隐适美学习。本书由语音辨认权威邓力教师万里大造林杨洋博客和天然语言处理大牛刘洋教师合著,体系介绍深度学习在NLP爸爸哥哥不常见问题中的运用,是现在关于此方面研讨最新、最全面的总述。根据这些剖析,对NLP未来开展的研讨方向进行了讨论,包含神经符号整合结构、根据回忆的模型、先验常识交融以及深度学习范式等。2018最新力姬银龙为什么恨杨晓琼作,重视深度学习和天然范畴处理的小伙伴不容错失。


引荐书本:《机壹恣器学习


引荐者:染冉(算法专家)


引荐理由:该书是我国尖端机器学习专家周志华所著,书中许多以西瓜举例,因而也被亲热地称为西瓜书。


本书从内容上看,合适对机器学习处于不同阶段的学习者,前3章介绍了机器学习的根底常识,4-9章介绍了常用的机器学习办法和模型,这部分十分合适有必定计算机布景的本科生;10-16章介绍了机器学习的进阶常识,合适研讨生阅览。


周教师具有二十几年的深沉学术功底,编撰本书却并没有掉书袋,文字通俗易懂,读起来深化浅出,书中插入了许多故事样例来阐明,尤为可贵。别的从图书的编列制造上来看,本书是方形的,每页周围的留白合适做笔记。比较于机器学习范畴的经典图书《Machine Learning》,本书没有罗列许多艰深晦涩的公式推导,让人读起来流通通畅apink,如沐春风。本书全中文编撰,十分合适我国读者。


用书中的话来做一个总结,奔跑b200集肤伴热西瓜书是一本“写给我国人看的机器学习教材”。


未来的社会是智能的社会,布局好当下的学习,才能在未来挥洒自如。


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