资源 | 机器学习

教程

基础理论

• Learning from data,Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, and Hsuan-Tien Lin，中文译名《机器学习基石》，作者之一林轩田有公开课讲述此书内容；

• 机器学习，周志华，清华大学出版社；勘误信息见http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm

• 统计学习方法，李航，清华大学出版社，2019年5月出第二版了，加上了无监督学习的部分。Python代码实现https://github.com/fengdu78/lihang-code；

• 数据挖掘导论，Pang-Ning Tan等，人民邮电出版社；

• An Introduction to Statistical Learning，PDF版本可以在官网下载，

• Elements of Statistical Learning，中文翻译版

• Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), Christopher M. Bishop

• 凸优化，Stephen Boyd & Lieven Vandenberghe，英文名Convex Optimization

• 非线性规划，Dimitri P. Bertsekas，英文名Nonlinear Programming

特征工程

• Feature Engineering for Machine Learning，Alice Zheng & Amanda Casari;

• Feature Engineering for Machine Learning and Data Analytics, Guozhu Dong&Huan Liu;

• Feature Engineering Made Easy, Sinan Ozdemir&Divya Surarla;

软件操作

整理来说，O‘Relly的书都还不错，

• Python for Data Analysis, Wes McKinney(作者是pandas的creator)，中译本《利用Python进行数学分析》，numpy和pandas是必须的module；

• Machine Learning in Action, Peter Harrington，中译本为《机器学习实战》(人邮出版)，主要内容为用Python实现常见机器学习算法；

• Introduction to Machine Learning with Python, Andreas C. Müller & Sarah Guido，中译本《Python机器学习基础教程》，主要内容为用sklearn来完成常见的各种机器学习任务；

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow ，Aurélien Géron，书如其名；

• Deep Learning with Python, Françoise Chollet (Keras框架的作者)，中译本《Python深度学习》；

课程

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• 网易云课堂翻译课程, B站搬运课程
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林轩田，《机器学习基石》

吴恩达，《神经网络与深度学习》

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