c*n
2 楼
数学底子足够,有不少编程经验,也零散地干过machine learning和data mining的活
。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
d*r
6 楼
推荐 coursera 上的 ML 课程
https://www.coursera.org/course/ml
上面是其中之一,我记得有好几个 ML 课
https://www.coursera.org/course/ml
上面是其中之一,我记得有好几个 ML 课
m*t
8 楼
他干过实际项目的话,这门课对他来说可能有点浅。
【在 d*******r 的大作中提到】
: 推荐 coursera 上的 ML 课程
: https://www.coursera.org/course/ml
: 上面是其中之一,我记得有好几个 ML 课
【在 d*******r 的大作中提到】
: 推荐 coursera 上的 ML 课程
: https://www.coursera.org/course/ml
: 上面是其中之一,我记得有好几个 ML 课
c*n
10 楼
谢谢楼上几位。
c*n
11 楼
Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
,剩下一半大概了解皮毛,跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
体来说很不错,收了。
之前扫过max welling的讲义,很偏数学,但是也很过瘾。
http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
【在 w***g 的大作中提到】
: 实战经验比较足的话Pattern Recognition and Machine Learning比较适合你。
: 否则看The Elements of Statistical Learning。
,剩下一半大概了解皮毛,跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
体来说很不错,收了。
之前扫过max welling的讲义,很偏数学,但是也很过瘾。
http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
【在 w***g 的大作中提到】
: 实战经验比较足的话Pattern Recognition and Machine Learning比较适合你。
: 否则看The Elements of Statistical Learning。
d*r
12 楼
LZ 数学功力挺好呀,回头请教你问题 :)
【在 c***n 的大作中提到】
: Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
: ,剩下一半大概了解皮毛,跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
: 体来说很不错,收了。
: 之前扫过max welling的讲义,很偏数学,但是也很过瘾。
: http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
【在 c***n 的大作中提到】
: Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
: ,剩下一半大概了解皮毛,跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
: 体来说很不错,收了。
: 之前扫过max welling的讲义,很偏数学,但是也很过瘾。
: http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
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