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1、机器学习:用算法让数据说话 PeterFlach写的这本机器学习包含了很多机器学习的实际案例。我认为这本书是为中高级开发人员而写。他们可以用这本书巩固机器学习方面的基础知识,因为这本书比其它书更详细。
2、机器学习 首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》,网称西瓜书,这是机器学习领域的经典入门教材之一,是一本大而全的书!内容中有用到西瓜举例子。
3、《learning opencv》,有中文版。用这个入门最快。《机器学习实战》,简单,容易,清晰。《统计学习方法》,如果想学点理论,将整本书推导一下。入门这三本就够了。其他的书都太累太难。
4、刚入门建议看机器学习导论,那本书很多知识讲的很浅显。
人工智能入门需要掌握的知识有:自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学,虽然这些领域的侧重点各有不同,但是都需要一个重要的基础,那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题。
学习人工智能需要学习认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程相关专业知识。
需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。
数学能力:高等数学、线性代数、概率论等,必须得掌握最基础的东西,比如微积分、矩阵运算、概率公式等。算法的基础就是数学。编程能力:掌握一门语言(建议pytjon),能独立编写代码、调试程序。
数学和统计学:人工智能需要运用到数学和统计学的知识,如线性代数、概率论、统计推断等。数学和统计学提供了人工智能算法的理论基础。
《Python编程:从入门到实践》(作者:Eric Matthes):Python是人工智能领域最常用的编程语言之一,这本书可以帮助您快速入门Python编程,并了解如何将其应用于人工智能领域。
由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章,分为3篇,分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展,涵盖了目前主流的人工智能技术。
人工智能领域中的奇书,也是影响极其深远的著作。哥德尔是大数学家,埃舍尔是荷兰著名的版画家,以绘制各种“不可能”的画著称,巴赫却是大名鼎鼎的音乐家。
作者会将不同的理解方式和实现方式放在一个例子中,更多的时候作者会有颇为有趣的幽默来让读者感到轻松愉快。
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