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PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典?

因为PRML是一本兼顾广度、深度、可读性、可用性（做习题）的好书。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

总结来说，PRML以其博大的知识覆盖面、严谨的深度解析、易读的表达以及丰富的实践价值，成为了机器学习领域中一本集广度、深度、可读性和实用性的杰作，是每个机器学习爱好者不可或缺的里程碑式读物。

但是（1）在PRML书中，以及李航《统计学习》中并没有把其当作一个贝叶斯网络来进行处理，对所有的参数比如发射概率，转移矩阵概率都是模型的参数，而不是通过赋予一个先验分布，从而纳入到贝叶斯网络框架之中。

现在北京大学的张志华教授曾经在2017年的《中国计算机学会通讯》上发表了《机器学习的发展历程及启示》[1]，这篇文章里就很详细地推荐了机器学习的学习方式——机器学习集技术、科学与艺术于一体，它有别于传统人工智能，是现代人工智能的核心。它牵涉到统计、优化、矩阵分析、理论计算机、编程、分布式计算等。

现在互联网用到了很多算法，在大学里面都不教的，你要是能够从其他方面去补，然后面试通过的话，公司也是会认可的。算法工程师主要难度是理解各类数据科学的算法，这对数学要求是很高的。学习算法的书，入门级是算法导论，进入领域有领域自己的算法经典书，比如，在机器学习领域的prml最经典。

个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。2：具体可以结合andrew ng的机器学习视频看---可以去网易公开课找到，斯坦福大学机器学习 3：尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器，我当年实现第一个机器学习算法，现在想想还是很激动的。

0基础自学python,有入门书籍推荐下么

1、《Python学习手册》《Python学习手册》解释详细，案例丰富；关于全面详细地对python语言进行讲解，循序渐进又不断重复，同时对于python语言的机制和原理也做了详细介绍；除此之外，还包含编程实践、设计和高级主题。

2、《Python编程：入门到实践》书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。

3、有关python的书籍很多，下面为您推荐几本适合自学的书：《简明python教程》书不厚，非常适合0基础的人自学入门用。不厚的优点就是上手快，提高自信，适合快速学习。《Python学习手册：第3版》本书讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。

机器学习的相关图书1

1、机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。机器学习已经被成功地应用于很多领域，从检测信用卡交易欺诈的数据挖掘程序，到获取户阅读兴趣的信息过滤系统，再到能在高速公路上自动行驶的汽车。同时，这个学科的基理论和算法也有了重大进展。这本教材的目标是展现机器学习中核心的算法和理论。

2、这是一本关于机器学习理论、方法及应用的图书，由科学出版社出版，属于智能科学技术著作丛书的第1版，发行日期是2009年8月1日。这本书的纸张形式为平装，总共有177页，语言版本是简体中文。它的开本大小是16开，便于阅读和携带。书籍的ISBN号码是9787030254399，便于读者在图书市场进行查找。

3、Python 机器学习 在我之前提到的书中，几乎没有限定语言的。而这本 Sebastian Raschka 的 450 多页的书将打破这一记录。对于想学习机器学习的 python 开发人员来说，这本是最好的导论。很多人选择 python 作为工具是因为 python 语法简单，功能强大，而且像 scikit-learn 这样的机器学习类库众多。

4、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。如果你之前真的没有接触过任何关于机器学习的知识，那么这本书大概可以作为你第一本入门书。

5、《机器学习及其应用》是一本由周志华等专家主编的权威著作。该书详细阐述了机器学习的基本理论和实际应用，旨在帮助读者深入理解这一重要领域的核心概念和技术。它由中国著名学府——清华大学出版社出版，于2011年11月1日首次发行，版本为第1版。全书共258页，字数达到了371，000字，内容丰富且深入。

6、推荐的话还是听听业内人士说的建议吧。现在北京大学的张志华教授曾经在2017年的《中国计算机学会通讯》上发表了《机器学习的发展历程及启示》[1]，这篇文章里就很详细地推荐了机器学习的学习方式——机器学习集技术、科学与艺术于一体，它有别于传统人工智能，是现代人工智能的核心。

机器学习,数据挖掘的书有哪些

1、比较经典的两本：韩家炜的《数据挖掘概念、方法与技术》Tom. Mitchell的《机器学习》中英文版都有，你可以自己选择。机械工业出版社有出版。 西奥多里蒂斯的《模式识别》 电子工业出版社有出版。 另外，你可以看网上的公开课。

2、机械工业出版社出版了一本名为《数据挖掘：实用机器学习技术》的经典原版图书，作为经典原版书库系列的第一版，它于2005年9月1日正式发行。全书共计524页，采用16开本设计，为读者提供了丰富的内容。本书的国际标准书号（ISBN）为7111172485，同时还有条形码9787111172482可供识别。

3、数据之美 （豆瓣） 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 集体智慧编程 （豆瓣） 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。

4、但瑕不掩瑜，总体而言，这依然是一本初学者理想的入门书籍。在学习完上一本《数据挖掘》后，此时的你将会拥有一些简单的数据分析基础。如果还想更上一层楼，那么周志华老师的这本《机器学习》绝对是不能错过的进阶读本。

5、本书从机器学习角度看待数据挖掘，强调有效（Effectiveness）。按照这本书的观点，数据挖掘是从数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

6、经典原版书库中的《数据挖掘：实用机器学习技术》经过了1999年初始版本的大幅更新，以反映过去五年的技术变迁。尽管核心理念保持不变，但新版的革新之处显著，其参考文献数量翻倍，新增内容丰富多样。新版书中特别加入了30个全新的技术章节，为读者提供了更为全面的学习资源。

学好西瓜书和花书没有它怎么行?

在探索机器学习的浩瀚知识海洋中，遇到《西瓜书》和《花书》中的难点是常态。这些教材常常包含超出本科水平的数学概念，如矩阵、概率论，以及深奥的算法，如SVM和反向传播。要顺利突破，关键在于扎实的数学基础和理解其实际应用。

首先，花书/以其清晰的思路和框架，为初学者搭建了稳固的基础。然而，由于内容全面，某些细节可能会略显简略。对于机器学习的入门部分，建议配合斯坦福大学的CS229： Machine Learning课程/，这将补充花书中的理论与实践结合，让你对基础概念有更深入的理解。进入深度学习领域，花书的表现同样出色。

花书和西瓜书先看西瓜书。机器学习入门：书籍推荐西瓜书，网课推荐Andrew的机器学习。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

当你踏上机器学习的学习之旅，有两个资源可供选择：《西瓜书》和Andrew的机器学习在线课程。这两者都是入门和深化理解的理想选择。《西瓜书》以其深入浅出的方式，系统地讲解了机器学习的基础理论，如概率论、统计学等，帮助你建立起坚实的数学基础。

简单说几本：周志华西瓜书 《深度学习》花书 PRML 这三本熟读了一般应用领域就没啥问题 如果你要是想做纯机器学习方法，这三本吃透是起码的，还可以看看 ESL，里面有挺多有意思的分析方法。

看过西瓜书和李航的《统计学习方法》，对机器学习的基本算法算是有了初步的理解。机器学习的算法和思想固然重要，在实际中也有很多应用场景，但在超大数据集的表现上，深度学习才是当下效果最好的工具。可惜的是，花书这样一本经典著作的中文版翻译和机翻差不多水平，因此看的时候只能放慢速度。

想学机器学习,先读了葛一鸣写的《自己动手写神经网络》感觉不错的入门...

如果想深入学习，那肯定得对每种神经网络都做了解，最好亲自对算法进行推导。但是如果仅仅是想使用神经网络，则参考一些案例、照着做就行。人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。