机器学习与人工智能

刘未鹏(pongba)
来自: 刘未鹏(pongba) (Seattle) 2008-09-15创建   2016-12-03更新

457人
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1
来自:豆瓣读书
9.5 (67人评价)
作者: Yaser S. Abu-Mostafa / Malik Magdon-Ismail / Hsuan-Tien Lin
出版社: AMLBook
出版年: 2012-3-27
2
来自:豆瓣读书
9.6 (49人评价)
作者: Ian Goodfellow / Yoshua Bengio / Aaron Courville
出版社: The MIT Press
出版年: 2016-11-11
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3
来自:豆瓣读书
9.0 (394人评价)
作者: Toby Segaran
出版社: O'Reilly Media
出版年: 2007-8-26
评语:近年出的入门好书,培养兴趣是最重要的一环,一上来看大部头很容易被吓走的:P
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4
来自:豆瓣读书
8.7 (98人评价)
作者: Tom M. Mitchell
出版社: McGraw-Hill Science/Engineering/Math
出版年: 1997-3-1
评语:(by 王宁):老书,牛人。现在看来内容并不算深,很多章节有点到为止的感觉,但是很适合新手(当然,不能"新"到连算法和概率都不知道)入门。比如决策树部分就很精彩,并且这几年没有特别大的进展,所以并不过时。另外,这本书算是对97年前数十年机器学习工作的大综述,参考文献列表极有价值。国内有翻译和影印版,不知道绝版否。
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5
来自:豆瓣读书
9.1 (77人评价)
作者: Stuart Russell / Peter Norvig
出版社: Prentice Hall
出版年: 2002-12-30
评语:无争议的领域经典。
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6
来自:豆瓣读书
9.6 (840人评价)
作者: Christopher Bishop
出版社: Springer
出版年: 2007-10-1
评语:(by maximzhao):经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新(07年),深入浅出,手不释卷。
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7
来自:豆瓣读书
9.2 (69人评价)
作者: David J. C. MacKay
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2003-10-6
评语:第四部分:“概率与推理”写得太赞了,简洁而到位,而且既有直观解释又有例子支撑(不信看看28章)。典范啊典范!其余部分还没看,暂不作评价。还有对蒙特卡罗系列方法的介绍是我目前看到的最好的。
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8
来自:豆瓣读书
8.2 (56人评价)
作者: Jiawei Han / Micheline Kamber / Jian Pei
出版社: Morgan Kaufmann
出版年: 2006-01-13
评语:华裔科学家写的书,相当深入浅出。
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9
来自:豆瓣读书
9.0 (55人评价)
作者: Christopher D. Manning / Hinrich Schütze
出版社: The MIT Press
出版年: 1999-6-18
评语:自然语言处理领域经典。
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10
来自:豆瓣读书
7.3 (22人评价)
作者: Ricardo Baeza-Yates / Berthier Ribeiro-Neto
出版社: Addison Wesley
出版年: 1999-5-15
评语:(by 王宁):老书,牛人。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛,这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外,Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。
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11
来自:豆瓣读书
9.0 (192人评价)
作者: Christopher D. Manning / Prabhakar Raghavan / Hinrich Schütze
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2008
评语:(by 杜磊):信息检索方面的书现在建议看Stanford的那本《Introduction to Information Retrieval》,这书刚刚正式出版,内容当然up to date。另外信息检索第一大牛Croft老爷也正在写教科书,应该很快就要面世了。据说是非常pratical的一本书。
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12
来自:豆瓣读书
8.9 (34人评价)
作者: Ian H. Witten / Alistair Moffat / Timothy C. Bell
出版社: Morgan Kaufmann
出版年: 1999.5
评语:信息检索好书。
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13
来自:豆瓣读书
8.9 (144人评价)
作者: Larry Wasserman
出版社: Springer
出版年: 2004-10-21
评语:(by 杜磊):机器学习这个方向,统计学也一样非常重要。推荐All of statistics,这是CMU的一本很简洁的教科书,注重概念,简化计算,简化与Machine Learning无关的概念和统计内容,可以说是很好的快速入门材料。
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14
来自:豆瓣读书
9.4 (112人评价)
作者: T. Hastie / R. Tibshirani / J. H. Friedman
出版社: Springer
出版年: 2003-07-30
评语:统计学习的经典教材。
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15
来自:豆瓣读书
8.9 (137人评价)
作者: 威廉·费勒
出版社: 人民邮电出版社
出版年: 2006-5
评语:概率论基础参考书。
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16
来自:豆瓣读书
8.0 (10人评价)
作者: Gerd Gigerenzer / Reinhard Selten
出版社: The MIT Press
出版年: 2002-7
评语:这本和《简捷启发法让我们更精明》是姐妹书,具体介绍参见:http://www.douban.com/review/1497779/
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17
来自:豆瓣读书
8.4 (141人评价)
作者: [德] 哥德·吉戈伦尔 / [德] 彼得·M. 托德
出版社: 华东师范大学出版社
出版年: 2002-9
评语:同上。
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18
来自:豆瓣读书
8.6 (24人评价)
作者: Keith J. Holyoak / Robert G. Morrison
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2005
评语:好书,盲荐。
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19
来自:豆瓣读书
8.8 (37人评价)
作者: Christopher M. Bishop
出版社: Oxford University Press
出版年: 1996-1-18
评语:Peter Norvig 推荐的书:http://www.amazon.com/review/RZ7FBFHHLJHYE/ref=cm_cr_rdp_perm
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20
来自:豆瓣读书
9.0 (95人评价)
作者: [美] Vladimir N. Vapnik
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2000
21
来自:豆瓣读书
9.4 (24人评价)
作者: Vladimir N. Vapnik
出版社: Wiley-Interscience
出版年: 1998-9-30
22
来自:豆瓣读书
8.2 (19人评价)
作者: James O. Berger
出版社: Springer
出版年: 1993-3-25
评语:这本书有牛人推荐的。nlpers.blogspot.com
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