Programovanie

5 bezplatných elektronických kníh pre zvládnutie strojového učenia

Existuje len málo predmetov vo výpočtovej technike, ktoré sú rovnako fascinujúce alebo zastrašujúce ako strojové učenie. Zmierte sa s tým - strojové učenie nemôžete zvládnuť cez víkend a vyžaduje to prinajmenšom dobré pochopenie základných matematických princípov.

To znamená, že ak máte matematické kotlety, budete chcieť rozšíriť svoje využitie rámcov strojového učenia (je z čoho vyberať), aby ste dobre pochopili teóriu, ktorá je za nimi.

Tu je päť vysoko kvalitných, voľne čitateľných textov, ktoré poskytujú úvod a vysvetlenie podrobností a odchýlok od strojového učenia. Niektoré majú príklady kódov, ale väčšina sa zameriava na vzorce a teóriu; v zásade sa dajú použiť na akýkoľvek počet jazykov, rámcov alebo problémov.

Kurz strojového učenia

Zhrnutie:Vysoko čitateľný text navrhnutý tak, aby poskytoval prístup k téme mimoriadne priateľský pre začiatočníkov. Kniha je v štádiu rozpracovanosti - niektoré časti sú stále označené TODO - ale čo jej chýba v úplnosti, tvorí ju úplná dostupnosť.

Cieľové publikum:Každý, kto dobre ovláda kalkul, pravdepodobnosť a lineárnu algebru. Nie sú potrebné žiadne odborné znalosti v žiadnom konkrétnom jazyku.

Obsah kódu:Niektoré pseudokód; väčšina toho, čo sa prezentuje, sú koncepty a vzorce.

Prvky štatistického učenia

Zhrnutie: Text s veľkosťou viac ako 500 strán, ktorý pokrýva to, čo autori označujú ako „učenie sa z údajov“, procesy využívania štatistík, ktoré sú základom strojového učenia. Od roku 2001 prešla dvoma vydaniami a 10 výtlačkami, a to z dobrého dôvodu - pokrýva obrovské množstvo území a neobmedzuje sa iba na jedno pole.

Cieľové publikum:Tí, ktorí už majú dobrý základ v matematike a štatistike a nepotrebujú veľké držanie v ruke, aby svoje matematické schopnosti pretavili do dobrého kódu.

Obsah kódu:Žiadne. Toto nie je text na vývoj softvéru; toto je o základných konceptoch okolo strojového učenia.

Uvedené v tomto článku
  • Kurz strojového učenia Viac informácií o Hal Daumé III
  • Prvky štatistického učenia, 2. vyd. Viac informácií sa dozviete na Stanfordskej univerzite
  • Bayesiánske uvažovanie a strojové učenie Viac informácií o Davidovi Barberovi
  • Gaussovské procesy pre strojové učenie Viac informácií o Gaussových procesoch pre strojové učenie ...
  • Strojové učenie Viac informácií o InTech

Bayesiánske uvažovanie a strojové učenie

Zhrnutie: Bayesovské metódy stoja za všetkým, od spamových filtrov až po rozpoznávanie vzorov, takže tvoria hlavný študijný odbor pre maveny strojového učenia. Tento text popisuje všetky hlavné aspekty bayesovských štatistík a ich použitie v bežných scenároch strojového učenia.

Cieľové publikum:Každý, kto dobre ovláda kalkul, pravdepodobnosť a lineárnu algebru.

Obsah kódu: Veľa! Každá kapitola obsahuje pseudokód aj odkazy na súpravu skutočných ukážok kódu. To znamená, že kód nie je v jazyku Python alebo R, ale je kódom pre komerčné prostredie MATLAB, hoci GNU Octave môže fungovať ako náhrada otvoreného zdroja.

Gaussovské procesy pre strojové učenie

Zhrnutie:Gaussovské procesy sú súčasťou rodiny analýz používaných Bayesovskými metódami. Tento text sa zameriava na to, ako môžu byť gaussovské koncepty použité v bežných metódach strojového učenia, ako je klasifikácia, regresia a modelové školenie.

Cieľové publikum:Približne to isté ako „Bayesovské uvažovanie a strojové učenie“.

Obsah kódu:Väčšina kódu, ktorý je v knihe uvedený, je pesudokód, ale napríklad „Bayesian Reasoning and Machine Learning“ alebo „Bayesian Reasoning and Machine Learning“.

Strojové učenie

Zhrnutie: Zbierka esejí o rôznych a veľmi špecifických aspektoch strojového učenia. Niektoré sú všeobecnejšie a filozofickejšie; ďalšie sú zamerané na konkrétne problémové domény, ako napríklad „Metódy strojového učenia pre simuláciu a optimalizáciu hovoreného dialógu“.

Cieľové publikum:Určené pre laických čitateľov aj pre technicky náročnejších.

Obsah kódu:Prakticky žiadny, aj keď vzorcov je neúrekom. Čítajte pre chuť.

$config[zx-auto] not found$config[zx-overlay] not found