我的机器学习资源

1. 国科大机器学习课程资源

2. 我看过的那些机器学习公开课及做过的笔记

注:以上笔记大多数都是手写笔记

3. 我看过的那些机器学习相关的书籍及做过的笔记

  • 理论部分

    对于这两本书,个人的学习经验为:

    (1)《西瓜书》

    《西瓜书》讲得最系统,所举的例子也通俗易懂,而且公式推导过程相对来说比较详细,有少部分的公式推导有一些跳跃性,对于这类推导过程,已经有一些热心的小伙伴开源了《南瓜书》,如果对推导过程有疑惑可以到上面去找找答案

    但是,《西瓜书》还是存在一些显而易见的不足:

    • 章节的编排顺序,对于初学来说不友好,建议的阅读/学习顺序为:3-4-6-7-5-2-10-11-8-9-14
    • 对于第8章《集成学习》公式推导偏多,而缺乏形象的理解,这方面国科大的山世光老师讲得,对本人来说更加能接受一些
    • 对于EM算法,《西瓜书》只在第7章的一个小节里作了简单的介绍,相对来说不够深入,使得在后面的第9章《聚类》中讲到高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的参数估计时不是很能理解——对此,可以重点参考李航老师的《统计学习方法》,里面专门用了一章的篇幅去讨论EM算法

    (2)《统计学习方法》

    这本书还没看完,等看完了再来补充

  • 实战操作部分