经典书单 —— 语言/算法/机器学习/深度学习/AI/CV/PGM
2024-08-30 18:51:51
0.0 计算机科学
- 《Lex 与 Yacc》
- Think Complexity(使用 Python 语言)
0.1 语言类书
C/C++
Python
- Python 编程快速上手 —— 让繁琐工作自动化
R 语言
1. 计算机算法
- 算法导论
- 计算机程序设计艺术
- I:基本算法
- II:半数值算法
- III:排序和查找
- IVA:组合算法
- 《算法心得:高效算法的奥秘》:该书涉及大量的二进制表示,及位运算,来降低算法的时间复杂度;
- 《算法问题实战策略》:韩国人编的一本书,十分系统完备,且理论实践结合十分紧密,循序渐进,由浅入深;
- 《Python 算法教程》:《Python 基础教程》一书的作者写另一本书;
2. 机器学习
算法(algorithm):
- PRML(Bishop)
- 模式识别(Pattern Recognition)(希)Sergios Theodoridis / (希)Konstantinos Koutroumbas(有代码)
- 模式分类(Richard O. Duda / Peter E. Hart / David G. Stork )(有配套的习题解答册)
- The Elements of Statistical Learning(斯坦福大学三位大牛)
- MLaPP:Machine Learning: a Probabilistic Perspective
- code:probml/pmtk3
理论(theory):
- Foundations of Machine Learning(Mehryar Mohri)
- Understanding Machine Learning —— from theory to algorithms(有电子版)
编程实战:
- Python Machine Learning
- 《图解机器学习》:
- 日本人写的书,总是新奇;
- 既然是图解,可视化,帮助理解;
- 《白话大数据与机器学习》:
- 2016 年 6 月份出的一本新书
- 见名知义,也是帮助理解的一本书;
new topics:
- 增强学习
- 转移学习
3. 从神经网络到深度学习
神经网络
- 人工神经网络理论,设计及应用(韩立群)
- 《matlab 神经网络原理与实例精解》
4. 框架、库与平台
- Spark
- Spark 高级数据分析
5. 机器学习、深度学习的应用
- 推荐系统实践
- 风格类《集体智慧编程》(有相关 Python 实现)
6. 人工智能
7. PGM
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