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机器学习概要

机器学习概要

机器学习笔记汇总。在参考目前流行机器学习入门书籍的基础上，以尽可能精炼的语言介绍机器学习的要点。

目录（更新中）

• • 第 1 章 数学基础 [PDF]
  • 第 2 章 机器学习基础 [PDF]
• 第一部分 监督学习
  • 第 3 章 线性模型 [PDF]
  • 第 4 章 非线性模型 [PDF]
  • 第 5 章 神经网络：多层感知器 [PDF]
  • 第 6 章 支持向量机 [PDF]
  • 第 7 章 决策树和森林 [PDF]

参考书籍

《机器学习》
  Tom M. Mitchell [美] 卡内基梅隆大学
《深度学习》
  lan Goodfellow [美] 谷歌公司,
  Yoshua Bengio [加] 蒙特利尔大学,
  Aaron Courville [加] 蒙特利尔大学
《机器学习与优化》
  Roberto Battiti [意] 意大利特伦托大学
  Mauro Brunato [意] 意大利特伦托大学
《机器学习》
  周志华 南京大学
《统计学习方法》
  李航 今日头条
《神经网络与深度学习》
  邱锡鹏 复旦大学