Bedava! Veri Bilimi ve Makine Öğreniminin Temel Kitaplarını İndirin! (Teorik uygulama)
Eser sahibi: Trung Nguyen
Çeviri: Wang Yutong
Düzeltme: Zhang Yihao
Bu makale hakkında 1000 kelime 5 dakika okumanız tavsiye edilir.
Bu makale size teorik ve pratik bir bölümde makine öğrenimi ve veri bilimi ile ilgili bazı kitaplar önerecektir.
Sahne arkası özel mesaj önerilen kitapların indirme bağlantısını almak için anahtar kelime numarası '14'ü yanıtlayın Teorik kısımAşağıdakiler, makine öğrenimi için temel ders kitaplarıdır. Bunlardan herhangi birini dikkatlice incelerseniz, modeli analiz etmeniz, ana muhakeme algoritmasını türetmeniz ve uygulamanız gerektiği anlamına gelir.Bu ders kitapları size sağlam bir arka plan sağlayabilir. Makine öğreniminde yeni başlayan biriyseniz, bu kitaplar çok teknik olabilir, ancak bunlardan birine sadık kaldığınızda diğer ders kitaplarının anlaşılmasının kolaylaştığını göreceksiniz.
1. İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları (ESL)
Yazar: Jerome H. Friedman, Robert Tibshirani ve Trevor Hastie
Önerilen kelimeler: klasik çalışma! ! Bu aynı zamanda çevrimiçi bir derstir, ders kitabının yeni sürümü R kodu sağlar
2. Örüntü tanıma ve makine öğrenimi (PRML)
Yazar: Christopher Bishop
Önerilen kelimeler: ESL gibi, bu mutlaka okunması gereken bir kitap.
3. Makine Öğrenimi: Olasılıksal Bir Bakış Açısı (Makine Öğrenimi: Olasılıksal Bir Perspektif)
Yazar: Kevin R Murphy
Önerilen kelimeler: Eğer PRML'yi kapsamlı bir şekilde (yukarıda) çalışırsanız, bu kitaptaki içeriğin çoğunda ustalaşabilirsiniz. Ancak bu, ilkeli ve olasılıklı modelleme yöntemlerine odaklanan ilginç ve kapsamlı bir kitaptır. Ayrıca Matlab'daki kodla birlikte gelir.
4. Olasılıksal Grafik Modeller
Yazar: Daphne Koller ve Nir Friedman
Önerilen kelimeler: Grafik modeli, olasılıksal modellerin temsili, akıl yürütmesi ve öğrenilmesi için bir çerçeve sağlar. Bu güçlü çerçeve, aksi takdirde yalnızca bir grup farklı model olarak kabul edilecek birçok makine öğrenimi modeli için makro bir bakış açısı sağlar. Kitap ayrıca Coursera'nın çevrimiçi kurslarıyla birlikte geliyor.
5. Pekiştirmeli öğrenme (Pekiştirmeli öğrenme, bir giriş)
Yazar: Richard S. Sutto ve Andrew G. Barto
Önerilen kelimeler: Bu kitap hala bir ilk taslak olsa da, ikinci sürüm iyi yazılmış ve pekiştirmeli öğrenmenin kavramlarını ve uygulamalarını açıklıyor.
6. Sinir ağları ve derin öğrenme
Yazar: Michael Nielsen
Önerilen kelimeler: Michael Nielsenın kitabı daha pratiktir ve anlamanıza yardımcı olacak bazı harika etkileşimli içerikler içerir.
7. Derin Öğrenme
Yazar: Ian Goodfellow ve Yoshua Bengio ve Aaron Courville
Önerilen kelimeler: Michael Nielsen'in kitabının pratikliği ile karşılaştırıldığında bu kitap daha kapsamlıdır. Verilen sırayla okumayı ve öğrenmeyi öneririm.
Uygulama Bölümü1. İşletmeler için veri bilimi
Yazar: Foster Provost ve Tom Fawcett
Önerilen kelimeler: Bu kitap, teknik olmayan personel (işletme yöneticileri gibi) için çok dostane bir kitaptır. Ayrıca, veri bilimi projelerinin nasıl yürütüleceğine ilişkin bazı makul ilkeler sağlar. Bu kitabı şiddetle tavsiye ederim! !
2. Veri bilimi için R
Yazar: Garrett Grolemund ve Hadley Wickham
Önerilen kelimeler: Özellikle R kullanıcıları için okunması gereken bir ders kitabıdır.
3. Uygulamalı tahmine dayalı modelleme
Yazar: Kjell Johnson ve Max Kuhn
Önerilen kelimeler: Çok popüler R paket imlecinin yazarı tarafından yazılmış, aynı zamanda mutlaka okunması gereken bir ders kitabıdır. Yalnızca modelleme için değil, aynı zamanda farklı modeller için veri hazırlama için de birçok pratik ipucu ve öneri içerir.
4. Veri Bilimi ve Teknolojisi: Madencilik Teknikleri: Pazarlama, Satış ve Müşteri İlişkileri İçin
Yazar: Gordon S. Linoff ve Michael J. A. Berry
Önerilen kelimeler: Başlık sizi yanıltmasın, kitaptaki veri bilimi teknikleri evrensel olarak uygulanabilir, sadece müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) için değil.
5. Veri madenciliği için veri hazırlama
Yazar: Dorian Pyle
Önerilen kelimeler: 1999'da yayınlanan, ancak bugün hala çok uygulanabilir olan bu kitap, verileri analiz etmeye hazırlanırken kontrol edilecek ayrıntılı bir kontrol listesi sağlar.
6. Web sitesi optimizasyonu için haydut algoritmaları
Yazar: John Myles White
Önerilen kelimeler: Bu kitap, standart çoklu slot algoritmasını (çoklu slot makinesi) tanıtır ve çoklu dil uygulamaları sağlar.
7. R ile pratik veri bilimi
Yazar: John Dağı ve Nina Zumel
Önerilen kelimeler: Bu kitap Johnson ve Kuhn'unki kadar rafine değil, ancak hala bilmeye değer bazı ipuçları var.
Resmi hesabın ana arayüzü, bu makalede önerilen kitabın indirme bağlantısını almak için "14" yanıtını verirOrjinal başlık:
Veri bilimi kitapları-teori ve pratik
Orijinal bağlantı:
https://www.codementor.io/trungnguyen958/data-science-books-theory-and-practice-krrjgncy7
Çevirmen Profili
Wang Yutong , İstatistik okumak, veri bilimi ustası için hazırlık, aralıksız koşu, piyano çalmaktan daha fazlası. Veri görselleştirmeyi bir sanat olarak ele almayı hayal ediyorum ve şimdi çeneme dokunarak makine öğrenimini izliyorum.
- Bitiş -Tsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü'nün resmi WeChat kamu platformunu takip edin " THU Veri Pastası "Ve kız kardeş numarası" Veri Pastası THU "Daha fazla ders avantajı ve kaliteli içerik elde edin.
