零基础学机器学习
Machine Learning For Absolute Beginners
Oliver Theobald · 初版 2017 年
- 3次提及
- 2人推荐
- 2位 HN 评论者
Hacker News 读者推荐
我大学学的是物理，所以大部分数学我本来就会。这是我自学用过的资料：1. 奥利弗·西奥博尔德的《极简机器学习（Machine Learning for Absolute Beginners）》 2. ISLR 3. 吴恩达在 Coursera 上的机器学习课程 4. 吴恩达在 Coursera 上的深度学习课程 5. fast.ai 6. 塞巴斯蒂安·拉施卡的 PyTorch 书。复习数学的好资料：1. 数学……
__rito__ 在 HN 的推荐
……真的很容易。——从那里开始有好几条路可以走。我当时是这么干的：——IBM 数据科学专业证书（一点都不深入，但全景梳理得很好；花了一周搞定）——奥利弗·西奥博尔德的《极简机器学习》，一晚上就能刷完。——吴恩达在 Coursera 上的机器学习专项课程。——吴恩达在 Coursera 上的深度学习专项课程。——fast.ai 课程。——学……
__rito__ 在 HN 的推荐
……可以上 Khan Academy，搞清楚自己的薄弱点。查漏补缺。学会高中水平的微积分、线性代数和概率统计。以后你会需要更高阶的微积分和线性代数，但现在还不用。然后试着读一读《极简机器学习》这本书。它没那么重的数学味。接着按部就班地刷 ML 课程就行了。路上缺啥补啥。机器学习需要的数学“套路”，和在学校/大学里拿高分的“套路”可不是一码事……
rg111 在 HN 的推荐
找书
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。