机器学习和人工智能是蓬勃发展的领域,并且正在越来越多地成为人们的研究主题。我们在新闻中听到的关于机器学习的各种高级应用似乎高不可攀,但他们的核心理念却很好理解。本文将讨论一些最受机器学习初学者(或者任何有兴趣了解该主题的人)欢迎的资源。其中某些书籍需要读者熟悉一些编码语言和数学知识,不过请放心,我们会对这些内容加以说明。

1.《面向零基础初学者的机器学习:通俗语言概述》(第二版)(英文),作者:Oliver Theobald

作者:Oliver Theobald
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这个标题一看就懂,不是么?如果您需要适合初学者的机器学习完整概述,不妨先阅读这本书。Theobald 所说的“零基础初学者”并没有任何夸张。不需要数学基础,不需要编程经验 — 这是关于该主题的最基础的介绍,适合对机器学习感兴趣的任何人。

“通俗”语言难能可贵,这样的语言可以避免初学者在大量术语面前不知所措。此书为各种算法提供了明确易懂的说明和直观的示例,确保读者可以轻松理解相关知识。此书还提供了一些简单的编程知识,让读者了解机器学习的背景。

2.《傻瓜也能看懂机器学习》(英文),作者:John Paul Mueller 和 Luca Massaron

作者:John Paul Mueller 和 Luca Massaron
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说到“零基础初学者”,非常受欢迎的“傻瓜”系列也是一个不错的起点选择。此书旨在让读者熟悉机器学习的基础概念和理论,了解如何在现实世界中应用机器学习。此书介绍了机器学习技术中不可或缺的编程语言和工具,并阐释了如何将高深莫测的机器学习转化为实用的功能。

书中介绍了简单的 Python 和 R 编码,用于让机器学会如何找到模式并分析结果。我们可以在这些小规模任务和模式的基础上进行推导,了解机器学习可以如何在日常生活中用于网络搜索、互联网广告、电子邮件筛选器、欺诈检测等领域。这本书可以帮助您通过小小的一步迈入机器学习的精彩世界。

3.《预测性数据分析领域的机器学习基础:算法、成功示例和案例研究》(英文),作者:John D. Kelleher、Brian Mac Namee 和 Aoife D'Arcy

作者:John D. Kelleher、Brian Mac Namee 和 Aoife D'Arcy
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此书全面涵盖了机器学习的基础知识,深入探讨了此主题的相关理论,并通过实际应用、成功示例和案例研究来印证这些知识。《基础》最适合具有一定分析知识的读者。

它介绍了机器学习的不同学习方法,并为每种学习概念提供了算法、模型以及成功示例,从而展示了如何将这些概念应用于实践中。

4.《集体智能编程》(英文),作者:Toby Segaran

作者:Toby Segaran
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与其说这本书是机器学习概览,不如说它是关于如何应用机器学习的实用现场指南。通过这本书,您可以学习如何创建能够为具体项目收集有用数据的机器学习算法。读者可以学习如何创建程序来访问网站中的数据,如何从应用程序收集数据,以及如何在收集数据后确定数据的含义。

《集体智能编程》还展示了筛选技巧、组或模式的删除方法、搜索引擎算法、预测方式等。每个章节均包含可以在应用中体现课程内容的练习题。

5.《黑客的机器学习》(英文),作者:Drew Conway 和 John Myles White

作者:Drew Conway 和 John Myles White
网站:O’Reilly | Amazon

这里的“黑客”更多地是一个技术词汇:为了实现某个目标或服务于某个实际项目而对代码进行组合的程序员。对于不太熟悉数学,但具有编程和编码语言经验的读者来说,《黑客的机器学习》是非常有用的读物。由于需要使用算法来解析数据,机器学习往往涉及大量数学,而许多经验丰富的编程人员并没有掌握这些数学技能。

此书并没有连篇累牍地讲述数学理论,而是通过包含实际操作的案例研究,在真实世界的实际应用中介绍相关知识。此书介绍了机器学习中的典型问题,以及如何使用 R 编程语言来解决这些问题。从根据投票记录来比较美国参议员,到针对应该在 Twitter 上关注哪些用户构建推荐系统,再到根据邮件文本检测垃圾邮件,机器学习的应用无穷无尽。

6.《机器学习实践操作》(英文),作者:Peter Harrington

作者:Peter Harrington
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《机器学习实践操作》是一本指南,它为初学者介绍了机器学习涉及的各种方法,以及各种实践背后的概念。它可以作为教程向开发人员介绍如何通过编写自己的程序来获取分析所需的数据。

此书将讲解实际操作中使用的各种方法,着重介绍算法本身。编程语言片段展示了代码和算法示例,让您获得开始操作所需的资源并了解它们如何推进机器学习。大多数示例均使用 Python 编程语言,因此熟悉该语言有助于阅读此书。

7.《数据挖掘:机器学习的实用工具和方法》(英文),作者:Ian H. Witten、Eibe Frank 和 Mark A. Hall

作者:Ian H. Witten、Eibe Frank 和 Mark A. Hall
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在《数据挖掘》中,作者重点介绍了机器学习的技术原理,以及如何通过具体的挖掘技术收集您需要的数据。他们从技术层面详细介绍了机器学习,讲解了数据的获取方法,以及如何使用不同的输入和输出来评估结果。

因为机器学习在不断发展和变化,此书还讨论了现代化过程以及影响该领域的新软件。在介绍新研究和新工具的同时也介绍了传统方法。值得一提的是,此书的作者们自己开发了一款应用机器学习软件 Weka。

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