加州理工(caltech)的 yaser abu-mostafa教授的機器學習，偏重於傳統統計理論
史丹福大學（staford u)的andrew ng教授的機器學習，偏重於實用，直觀理解
多倫多大學（tronto u）的geoffery hinton教授的高階神經網路，偏重於神經網路和深度學習
史丹福大學（staford u)的daphne koller教授的概率圖模型，偏重於推理和結構化學習
上面的作為理論指導，以《機器學習實戰》（machine learning in action)作為主線，機器學習實戰更適合碼農，因此這個實用性不言而喻。
先記錄下，之後慢慢研究之。
機器學習研究
本人建立的機器學習研究qq群445858879，歡迎愛好機器學習的朋友來此交流學習心得，群裡有資料探勘的高手跟大家切磋。大學課程 機器學習 我的資料分享 密碼 ews2 機器學習 機器學習入門討論 數學基礎 數學分析 高等數學 線性代數 概率統計 離散數學等 ml書單 李航.統計學習方法.pdf 機...
機器學習研究方向
看了版上很多貼子，發現很多版友都在問 熱門研究方向 最新方法 等。有同學建議國內某教授的教材 或者cnki 或者某些sci期刊。每當看到這種問題，我都有點納悶，為什麼不去讀頂級會議上的 我無意否認以上文獻的價值，但是在機器學習 計算機視覺和人工智慧領域，頂級會議才是王道。國內教材和cnki上的基本是...
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