Содржина[Крие][Прикажи]
Патем, сите сме свесни за тоа колку брзо се разви технологијата за машинско учење во последните неколку години. Машинското учење е дисциплина која го привлече интересот на неколку корпорации, академици и сектори.
Поради ова, ќе разговарам за некои од најголемите книги за машинско учење што еден инженер или почетник треба да ги прочита денес. Сигурно сите сте се согласиле дека читањето книги не е исто што и користењето на интелектот.
Читањето книги му помага на нашите умови да открие многу нови работи. Читањето е учење, на крајот на краиштата. Ознаката за самоучење е многу забавно да се има. Во оваа статија ќе бидат истакнати најголемите учебници достапни во оваа област.
Следниве учебници нудат испробан и вистинит вовед во поширокото поле на вештачката интелигенција и често се користат на универзитетски курсеви и се препорачани од академици и инженери.
Дури и ако имате еден тон машинско учење искуство, подигањето на еден од овие учебници може да биде одличен начин да се четкате. На крајот на краиштата, учењето е континуиран процес.
1. Машинско учење за апсолутни почетници
Би сакале да учите машинско учење, но не знаете како да го направите тоа. Постојат неколку клучни теоретски и статистички концепти што треба да ги разберете пред да започнете со вашето епско патување во машинското учење. И оваа книга ја исполнува таа потреба!
Тој нуди комплетни почетници со високо ниво, применливи вовед во машинско учење. Книгата Машинско учење за апсолутни почетници е еден од најдобрите избори за секој што бара наједноставно објаснување за машинското учење и поврзаните идеи.
Многубројните ml алгоритми на книгата се придружени со концизни објаснувања и графички примери за да им помогнат на читателите да разберат сè што се дискутира.
Теми опфатени во книгата
- Основи на нервните мрежи
- Регресивна анализа
- Карактеристика инженеринг
- Кластерирање
- Вкрстена валидација
- Техники за чистење податоци
- Дрва на одлука
- Ансамбл моделирање
2. Машинско учење за Dummies
Машинското учење може да биде збунувачка идеја за обичните луѓе. Сепак, тоа е бесценето за оние од нас кои сме упатени.
Без ML, тешко е да се управуваат проблеми како што се резултатите од пребарувањето преку Интернет, реклами во реално време на веб-страници, автоматизација или дури и филтрирање на спам (Да!).
Како резултат на тоа, оваа книга ви нуди директен вовед кој ќе ви помогне да дознаете повеќе за енигматичното подрачје на машинското учење. Со помош на Machine Learning For Dummies, ќе научите како да „зборувате“ јазици како Python и R, што ќе ви овозможи да ги обучувате компјутерите да прават препознавање шаблони и анализа на податоци.
Дополнително, ќе научите како да ги користите Python's Anaconda и R Studio за развој во Р.
Теми опфатени во книгата
- Подготовка на податоци
- пристапи за машинско учење
- Циклусот на машинско учење
- Надгледувано и без надзор учење
- Системи за машинско учење за обука
- Поврзување на методите за машинско учење со резултатите
3. Книга за машинско учење на сто страници
Дали е изводливо да се опфатат сите аспекти на машинското учење на помалку од 100 страници? Книгата за машинско учење на сто страници на Андриј Бурков е обид да се направи истото.
Книгата за машинско учење е добро напишана и поддржана од реномирани мисловни лидери, вклучувајќи ги Суџет Варахеди, шеф на инженерството на eBay и Питер Норвиг, директор за истражување во Google.
Тоа е најдобрата книга за почетник во машинското учење. По темелно читање на книгата, ќе можете да конструирате и разберете софистицирани системи за вештачка интелигенција, да успеете во интервју за машинско учење, па дури и да започнете своја сопствена компанија базирана на ML.
Сепак, книгата не е наменета за комплетни почетници во машинското учење. Погледнете некаде ако барате нешто посуштинско.
Теми опфатени во книгата
- Анатомија на а алгоритам за учење
- Надгледувано учење и учење без надзор
- Засилување на учењето
- Основни алгоритми на машинско учење
- Преглед на невронски мрежи и длабоко учење
4. Разбирање на машинското учење
Систематски вовед во машинското учење е даден во книгата Разбирање на машинското учење. Книгата навлегува длабоко во основните идеи, пресметковните парадигми и математичките изводи на машинското учење.
Широка палета на предмети за машинско учење е претставена на едноставен начин со машинско учење. Теоретските основи на машинското учење се опишани во книгата, заедно со математичките изводи кои ги претвораат овие основи во корисни алгоритми.
Книгата ги прикажува основите пред да покрие широк опсег на клучни теми кои не биле опфатени со претходните учебници.
Во ова се вклучени дискусии за концептите на конвексност и стабилност и пресметковната сложеност на учењето, како и значајни алгоритамски парадигми како што се стохастички спуштање на градиент, невронски мрежи и учење на структурирани резултати, како и новопојавени теоретски идеи како пристапот PAC-Bayes и границите базирани на компресија. наменета за почетни дипломци или напредни студенти.
Теми опфатени во книгата
- Пресметковната сложеност на машинското учење
- ML алгоритми
- Невронски мрежи
- PAC-Bayes пристап
- Стохастичко спуштање со градиент
- Учење со структурирани резултати
5. Вовед во машинско учење со Python
Дали сте научник за податоци кој знае за Пајтон и сака да студира машинско учење? Најдобрата книга со која можете да ја започнете вашата авантура за машинско учење е Вовед во машинско учење со Python: Водич за научници за податоци.
Со помош на книгата Вовед во машинско учење со Python: Водич за научниците за податоци, ќе откриете различни корисни техники за креирање на сопствени програми за машинско учење.
Ќе го покриете секој клучен чекор вклучен во користењето на Python и пакетот Scikit-Learn за да изградите сигурни апликации за машинско учење.
Стекнувањето солидно разбирање на библиотеките matplotlib и NumPy ќе го олесни учењето.
Теми опфатени во книгата
- Современи техники за дотерување на параметрите и проценка на моделот
- Апликации и основни идеи за машинско учење
- автоматизирани техники за учење
- Техники за манипулирање со текстуални податоци
- Модел на синџир и цевководи за енкапсулација на работниот тек
- Претставување на податоци по обработката
6. Практично машинско учење со учење на научен комплет, Keras и Tensorflow
Меѓу најтемелните публикации за наука за податоци и машинско учење, таа е исполнета со знаење. Се советува експертите и почетниците да учат повеќе за оваа тема.
Иако оваа книга содржи само малку теорија, таа е поткрепена со силни примери, што и дава место на листата.
Оваа книга вклучува различни теми, вклучувајќи scikit-learn за проекти за машинско учење и TensorFlow за создавање и обука на невронски мрежи.
По читањето на оваа книга, мислиме дека ќе бидете подобро опремени да истражувате понатаму длабоко учење и да се справи со практични проблеми.
Теми опфатени во книгата
- Испитајте го пејзажот на машинското учење, особено невронските мрежи
- Следете примерок од проект за машинско учење од почеток до заклучок користејќи Scikit-Learn.
- Испитајте неколку модели за обука, како што се техники на ансамбл, случајни шуми, стебла за одлучување и векторски машини за поддршка.
- Креирајте и обучувајте невронски мрежи користејќи ја библиотеката TensorFlow.
- Размислете за конволутивни мрежи, рекурентни мрежи и учење со длабоко засилување додека истражувате нервна мрежа дизајни.
- Научете како да ги зголемувате и обучувате длабоките невронски мрежи.
7. Машинско учење за хакери
За искусен програмер заинтересиран за анализа на податоци, напишана е книгата Машинско учење за хакери. Хакерите се вешти математичари во овој контекст.
За некој со солидно разбирање на R, оваа книга е одличен избор бидејќи поголемиот дел од неа е фокусирана на анализа на податоци во R. Дополнително опфатено во книгата е како да се манипулира со податоци користејќи напредна R.
Вклучувањето на релевантни приказни за случаи ја нагласува вредноста на користењето на алгоритми за машинско учење може да биде најзначајната продажна точка на книгата Машинско учење за хакерите.
Книгата дава многу примери од реалниот свет за да го направи машинското учење поедноставно и побрзо наместо да навлегува подлабоко во нејзината математичка теорија за тоа.
Теми опфатени во книгата
- Создадете наивен бајски класификатор кој едноставно ја анализира содржината на е-пошта за да утврди дали е спам.
- Предвидување на бројот на прегледи на страници за првите 1,000 веб-локации со помош на линеарна регресија
- Истражете ги методите за оптимизација со обид да пробиете јасна шифра на букви.
8. Машинско учење на Python со примери
Оваа книга, која ви помага да разберете и креирате различни методи за машинско учење, длабоко учење и анализа на податоци, веројатно е единствената што се фокусира само на Python како програмски јазик.
Опфаќа неколку моќни библиотеки за имплементација на различни алгоритми за машинско учење, како што е Scikit-Learn. Модулот Tensor Flow потоа се користи за да ве научи за длабоко учење.
Конечно, ги демонстрира многуте можности за анализа на податоци што може да се постигнат со користење на машинско и длабоко учење.
Исто така, ве учи на бројните техники што може да се користат за да се зголеми ефикасноста на моделот што го креирате.
Теми опфатени во книгата
- Учење Python и машинско учење: Водич за почетници
- Испитување на множеството податоци за 2 новински групи и откривање на спам-пошта на Naive Bayes
- Користејќи SVM, класифицирајте ги темите на вестите, предвидување преку кликање користејќи алгоритми засновани на дрвја
- Предвидување на стапката на кликнување со помош на логистичка регресија
- Употреба на регресивни алгоритми за предвидување на највисоките стандарди на цените на акциите
9. Машинско учење на Python
Книгата Python Machine Learning ги објаснува основите на машинското учење, како и неговото значење во дигиталниот домен. Тоа е книга за машинско учење за почетници.
Дополнително во книгата се опфатени многуте подполиња и апликации на машинското учење. Принципите на програмирањето во Пајтон и како да започнете со бесплатниот програмски јазик со отворен код се исто така опфатени во книгата Машинско учење на Пајтон.
Откако ќе ја завршите книгата за машинско учење, ќе можете ефективно да воспоставите голем број работни места за машинско учење користејќи кодирање на Python.
Теми опфатени во книгата
- Основи на вештачката интелигенција
- дрво на одлуки
- Логистичка регресија
- Продлабочени невронски мрежи
- Основи на програмскиот јазик Python
10. Машинско учење: веројатна перспектива
Машинско учење: Веројатна перспектива е хумористична книга за машинско учење која содржи носталгични графики во боја и практични примери од реалниот свет од дисциплини како што се биологија, компјутерска визија, роботика и обработка на текст.
Полн е со случајна проза и псевдокод за суштински алгоритми. Машинско учење: Веројатна перспектива, за разлика од другите публикации за машинско учење кои се претставени во стил на готвачка и опишуваат различни хеуристички пристапи, се фокусира на принципиелен пристап заснован на модели.
Ги специфицира моделите ml користејќи графички претстави на јасен и разбирлив начин. Врз основа на унифициран, веројатен пристап, овој учебник обезбедува целосен и самостоен вовед во областа на машинското учење.
Содржината е и широка и длабока, вклучувајќи фундаментален позадински материјал за теми како што се веројатност, оптимизација и линеарна алгебра, како и дискусија за современите достигнувања во областа како условни случајни полиња, регулација на L1 и длабоко учење.
Книгата е напишана на обичен, пристапен јазик, кој содржи псевдо-код за главните значајни алгоритми.
Теми опфатени во книгата
- Веројатност
- Длабоко учење
- Регуларизација на L1
- Оптимизација
- Обработка на текст
- Апликации за Computer Vision
- Апликации за роботика
11. Елементите на статистичкото учење
Поради својата концептуална рамка и широк спектар на предмети, овој учебник за машинско учење често е признат на терен.
Оваа книга може да се користи како референца за секој кој треба да се запознае со теми како невронски мрежи и техники за тестирање, како и едноставен вовед во машинското учење.
Книгата агресивно го турка читателот да прави свои експерименти и испитувања на секој чекор, што ја прави вредна за негување на способностите и љубопитноста потребни за да се направат релевантни напредоци во капацитетот или работата за машинско учење.
Тоа е важна алатка за статистичарите и сите заинтересирани за ископување податоци во бизнисот или науката. Проверете дали ја разбирате линеарната алгебра на минимум пред да ја започнете оваа книга.
Теми опфатени во книгата
- Надгледувано учење (предвидување) до учење без надзор
- Невронски мрежи
- Векторски машини за поддршка
- Дрвја за класификација
- Алгоритми за зајакнување
12. Препознавање на модели и машинско учење
Световите на препознавање шаблони и машинско учење можат темелно да се истражат во оваа книга. Во оваа публикација првично беше претставен Бајесовиот пристап кон препознавање на шаблони.
Понатаму, книгата ги испитува предизвикувачките теми на кои им е потребно работно разбирање на мултиваријатните, науката за податоци и основната линеарна алгебра.
За машинското учење и веројатноста, референтната книга нуди поглавја со постепено потешки нивоа на сложеност врз основа на трендовите во збирките на податоци. Едноставни примери се дадени пред општ вовед во препознавање на шаблони.
Книгата нуди техники за приближно заклучување, кои овозможуваат брзи апроксимации во случаи кога точните решенија се непрактични. Нема други книги кои користат графички модели за да ги опишат распределбите на веројатноста, но тоа го прави.
Теми опфатени во книгата
- Бејзови методи
- Приближни алгоритми за заклучување
- Нови модели базирани на кернели
- Вовед во основната теорија на веројатност
- Вовед во препознавање шаблони и машинско учење
13. Основи на машинско учење од предвидливи анализи на податоци
Ако сте ги совладале основите на машинското учење и сакате да преминете на предвидлива анализа на податоци, ова е книгата за вас!!! Со наоѓање обрасци од масивни сетови на податоци, Машинското учење може да се користи за развој на модели за предвидување.
Оваа книга ја испитува имплементацијата на користењето на ML Анализа на предвидливи податоци во-длабочината, вклучувајќи ги и теоретските принципи и вистинските примери.
И покрај фактот дека насловот „Основи на машинско учење за предвидлива анализа на податоци“ е залак, оваа книга ќе го опише патувањето за анализа на податоци за предвидливи податоци од податоци до увид до заклучок.
Исто така, се дискутира за четири пристапи за машинско учење: учење базирано на информации, учење засновано на сличност, учење базирано на веројатност и учење засновано на грешки, секој со нетехничко концептуално објаснување проследено со математички модели и алгоритми со примери.
Теми опфатени во книгата
- Учење базирано на информации
- Учење базирано на сличност
- Учење базирано на веројатност
- Учење базирано на грешки
14. Применето предвидливо моделирање
Применетото предвидливо моделирање го испитува целиот процес на предвидливо моделирање, почнувајќи од критичните фази на претходна обработка на податоците, поделбата на податоците и основите за подесување на моделите.
Работата потоа прикажува јасни описи на различни конвенционални и неодамнешни пристапи за регресија и класификација, со фокус на прикажување и решавање на предизвиците со податоци од реалниот свет.
Водичот ги покажува сите аспекти на процесот на моделирање со неколку практични примери од реалниот свет, и секое поглавје вклучува сеопфатен R код за секоја фаза од процесот.
Овој повеќенаменски том може да се користи како вовед во предвидливите модели и целиот процес на моделирање, како референтен водич за практичарите или како текст за напредни курсеви за предвидливо моделирање на додипломски или постдипломски студии.
Теми опфатени во книгата
- Техничка регресија
- Техника на класификација
- Комплексни ML алгоритми
15. Машинско учење: Уметноста и науката на алгоритмите што имаат смисла на податоците
Ако сте среден или експерт за машинско учење и сакате да се вратите „на основите“, оваа книга е за вас! Тоа плаќа целосна заслуга за огромната сложеност и длабочина на машинското учење, додека никогаш не ги губи од вид неговите обединувачки принципи (прилично достигнување!).
Машинско учење: Уметноста и науката на алгоритмите вклучуваат неколку студии на случај за зголемена сложеност, како и бројни примери и слики (за да ги задржи работите интересни!).
Книгата, исто така, опфаќа широк опсег на логички, геометриски и статистички модели, како и сложени и нови теми како што се факторизирање на матрици и анализа на ROC.
Теми опфатени во книгата
- Ги поедноставува алгоритмите за машинско учење
- Логички модел
- Геометриски модел
- Статистички модел
- ROC анализа
16. Рударство на податоци: Практични алатки и техники за машинско учење
Користејќи пристапи од проучувањето на системите на бази на податоци, машинското учење и статистиката, техниките за ископување податоци ни овозможуваат да најдеме шеми во огромни количини на податоци.
Треба да ја добиете книгата Рударство на податоци: Практични алатки и техники за машинско учење ако треба особено да ги проучувате техниките за ископување податоци или воопшто да планирате да научите машинско учење.
Најдобрата книга за машинско учење повеќе се концентрира на својата техничка страна. Навлегува понатаму во техничките сложености на машинското учење и стратегиите за собирање податоци и користење на различни влезови и излези за да се проценат резултатите.
Теми опфатени во книгата
- Линеарни модели
- Кластерирање
- Статистички моделирање
- Предвидување на перформансите
- Споредба на методи за рударство на податоци
- Учење базирано на пример
- Претставување на знаење и кластери
- Традиционални и модерни техники за ископување податоци
17. Пајтон за анализа на податоци
Способноста да се проценат податоците што се користат во машинското учење е најважната вештина што треба да ја поседува научникот за податоци. Пред да развиете ML модел кој дава точна прогноза, поголемиот дел од вашата работа ќе вклучува ракување, обработка, чистење и проценка на податоците.
Треба да знаете програмски јазици како Pandas, NumPy, Ipython и други за да извршите анализа на податоци.
Ако сакате да работите во науката за податоци или машинско учење, мора да имате способност да манипулирате со податоците.
Дефинитивно треба да ја прочитате книгата Python for Data Analysis во овој случај.
Теми опфатени во книгата
- суштински Пајтон библиотеки
- Напредни панди
- Примери за анализа на податоци
- Чистење и подготовка на податоци
- Математички и статистички методи
- Сумирање и пресметување на описна статистика
18. Обработка на природен јазик со Python
Основата на системите за машинско учење е обработката на природниот јазик.
Книгата Обработка на природен јазик со Python ве упатува како да го користите NLTK, популарна колекција на модули и алатки на Python за симболична и статистичка обработка на природен јазик за англискиот и НЛП воопшто.
Книгата за обработка на природниот јазик со Python обезбедува ефективни рутини на Python кои го демонстрираат NLP на концизен, очигледен начин.
Читателите имаат пристап до добро означени збирки на податоци за справување со неструктурирани податоци, текст-лингвистичка структура и други елементи фокусирани на НЛП.
Теми опфатени во книгата
- Како функционира човечкиот јазик?
- Јазични структури на податоци
- Прирачник за природен јазик (NLTK)
- Парсирање и семантичка анализа
- Популарни лингвистички бази на податоци
- Интегрирајте техники од вештачка интелигенција и лингвистиката
19. Програмирање на колективна интелигенција
Програмската колективна интелигенција од Тоби Сегаран, која се смета за една од најголемите книги за започнување со разбирање на машинското учење, е напишана во 2007 година, години пред науката за податоци и машинското учење да ја достигнат својата моментална позиција како водечки професионални патеки.
Книгата го користи Python како метод за ширење на својата експертиза до својата публика. Програмирањето на колективната интелигенција е повеќе прирачник за имплементација на ml отколку вовед во машинското учење.
Книгата дава информации за развој на ефективни ML алгоритми за собирање податоци од апликации, програмирање за добивање податоци од веб-локации и екстраполирање на собраните податоци.
Секое поглавје вклучува активности за проширување на дискутираните алгоритми и подобрување на нивната корисност.
Теми опфатени во книгата
- Бајесово филтрирање
- Векторски машини за поддршка
- Алгоритми на пребарувачот
- Начини да се прават предвидувања
- Колаборативни техники за филтрирање
- Факторизација на не-негативна матрица
- Развојна интелигенција за решавање проблеми
- Методи за откривање групи или обрасци
20. Длабоко учење (серија за адаптивно пресметување и машинско учење)
Како што сите сме свесни, длабокото учење е подобрен вид на машинско учење што им овозможува на компјутерите да учат од минатите перформанси и голема количина на податоци.
Додека користите техники за машинско учење, треба да бидете запознаени и со принципите за длабоко учење. Оваа книга, која се смета за Библија за длабоко учење, ќе биде многу корисна во оваа околност.
Тројца експерти за длабоко учење покриваат многу комплицирани теми кои се исполнети со математика и длабоки генеративни модели во оваа книга.
Обезбедувајќи математичка и концептуална основа, работата дискутира за релевантни идеи во линеарна алгебра, теорија на веројатност, теорија на информации, нумеричко пресметување и машинско учење.
Ги испитува апликациите како обработка на природен јазик, препознавање говор, компјутерска визија, системи за онлајн препораки, биоинформатика и видеоигри и опишува техники за длабоко учење што ги користат индустриските практичари, како што се длабоки повратни информации, алгоритми за регулација и оптимизација, конволутивни мрежи и практична методологија .
Теми опфатени во книгата
- Нумеричко пресметување
- Истражување за длабоко учење
- Техники за компјутерска визија
- Мрежи за длабоко придвижување
- Оптимизација за обука на длабоки модели
- Практична методологија
- Истражување за длабоко учење
Заклучок
20-те најдобри книги за машинско учење се сумирани во таа листа, кои можете да ги користите за да напредувате во машинското учење во насоката што ја сакате.
Ќе можете да развиете цврста основа во експертизата за машинско учење и референтна библиотека што ќе можете често да ја користите додека работите во областа, ако читате различни овие учебници.
Ќе бидете инспирирани да продолжите да учите, да се подобрувате и да имате ефект дури и ако само прочитате една книга.
Кога сте подготвени и компетентни да развиете сопствени алгоритми за машинско учење, имајте на ум дека податоците се од витално значење за успехот на вашиот проект.
Оставете Одговор