清华博士推荐|最新的热门AI书籍(附赠百本电子资源)
资源一: 最新版《机器学习基础》
一本名为Foundations of Machine Learning(《机器学习基础》)的课在Reddit上讨论火热,这部教材足够扎实、内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了。
这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同编写的,2012年曾经出版了第一版,这一版在此前基础上进行了内容的完善。
全书是对机器学习的一般性知识介绍,也是不少大学的研究生教材,侧重于算法的分析和理论。书中的内容基本上涵盖了机器学习当前阶段的热门基础概念,同时还附上了算法论证所需的理论基础和工具。
原价30多美元的书,当前免费开放。
教材官网:cs.nyu.edu/~mohri/mlboo
主要内容
下面是主要目录
C学习框架
Rademacher复杂性和VC维(Vapnic-Chervonenkis Dimension)
模型选择
支持向量机
核理论
Boosting家族
在线学习
多级分类
排序
回归
最大熵模型
条件最大熵模型
算法稳定
降维
学习自动机和语言
强化学习
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AI之城
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资源二:2020最新版《神经网络与深度学习》中文版
《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书,对读者数学知识需求适度,兼顾理论和动手实践。⽬前给出了在图像识别、语⾳识别和⾃然语⾔处理领域中很多问题的最好解决⽅案,教读者在神经⽹络和深度学习背后的众多核⼼概念。
本书英⽂原版地址为:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
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