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机器学习

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机器学习和python学习之路吐血整理技术书从入门到进阶(珍藏版)

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简介

数学基础

微积分

《微积分学教程》（F.M.菲赫金哥尔茨）俄罗斯的数学书

线性代数

《Linear Algebra and Its Applications,Third Edition （David C.Lay）》

概率与统计

《概率论与数理统计（陈希孺）》

《概率论与数理统计（盛骤/谢式千/潘承毅）》

随机过程

《应用随机过程:概率模型导论（Sheldon M. Ross）》

机器学习与数据挖掘（偏理论）

《统计学习方法（李航）》

《统计学习基础（Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman）》

《Pattern Recognition and Machine Learning （Christopher Bishop）》

《Introduction to Machine Learning （Ethem Alpaydin）》（《机器学习导论》）

《Data Mining （韩家炜）》

《现代模式识别（孙即祥）》

智能算法（偏应用）

《Web智能算法（Haralambos Marmanis, Dmitry Babenko）》

《集体智慧编程（Toby Segaran）》

《推荐系统实践（项亮）》

《数据之魅（Pbilipp K.Janert）》

机器学习入门级

《数学之美》

《Programming Collective Intelligence》（中译本《集体智慧编程》）

《Algorithms of the Intelligent Web》（中译本《智能web算法》）

《统计学习方法》

《Machine Learning》（《机器学习》）

《机器学习实战》

《机器学习基础》

《Mining of Massive Datasets》（《大数据》）

《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（《数据挖掘：实用机器学习技术》）

机器学习深入级

《Pattern Classification》（《模式分类》第二版）

《The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, andPrediction》，（《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》第二版）

机器学习与数据挖掘（偏理论）

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