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作业系统:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...) win10 问题类别:(ex:ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...) 决策树、CNN 使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...) R 问题内容:我看了西内启的翻译书,机器学习的数学基础,也看懂里面的数学,但要以决 策树和CNN做资料分析的时候,仍不会用,请问是否有更进阶的书,以能衔接西内启的书 为主,详细介绍这两个演算法的数学?谢谢。 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 223.137.42.180 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1583475264.A.D00.html ※ 编辑: rebe212296 (223.137.42.180 台湾), 03/06/2020 14:14:59
1F:推 xiangying: ISLR 03/06 17:36
2F:→ xiangying: CNN楼下帮推荐 03/06 17:37
3F:推 kwanza: 我觉得看那本会有这种结果正常...找一下原文标题就知道了 03/06 18:23
4F:推 aassdd926: 我初学者,cnn看cs231n的课堂笔记 03/06 18:59
5F:推 jigfopsda: 推 cs231n ~ 03/07 00:42
6F:→ jigfopsda: 作业可以下载来写 03/07 00:42
7F:推 erre: 掰陈是直接改别人的code出去喊自己做AI 03/07 08:30
8F:推 goldflower: https://i.imgur.com/91Emh5o.png 真的气XD 03/07 16:14
9F:推 acctouhou: 所以最後他到国网了? 03/07 16:26
10F:推 st1009: 请问楼楼上那张图可以用文字内容寄给我嘛? 03/07 17:20
11F:推 goldflower: https://tinyurl.com/usfxnr3 我丢gist好了~ 03/07 17:56
12F:推 j0958322080: 有啥卦 03/07 18:34
13F:推 acctouhou: 好像我记得他有提过是交大的教授? 03/07 21:03
14F:→ acctouhou: 不过说真的打着ai招摇撞骗的人本来就很多啊 自己看不透 03/07 21:04
15F:→ acctouhou: 的话大概水准也... 03/07 21:04
16F:推 aassdd926: 常常看他跳针推文也蛮好笑 03/07 22:46
17F:→ goldflower: 我是觉得他可能有被弄到XD 03/07 23:03
18F:推 purpleboy01: 看久感觉跟张爸一样 03/08 16:33
19F:推 sxy67230: 决策树看田神的课啊,Coursera 每个作业都要做就ok了 03/08 21:12
20F:推 VIATOR: 如果你是想懂boosted tree的话,可以参考经典书: 03/16 15:35
21F:→ VIATOR: Elements of Statistical Learning 03/16 15:35
22F:→ VIATOR: 作者免费提供线上pdf版本,不过还蛮艰深的就是了 03/16 15:38
23F:→ VIATOR: 另一本经典就是introduction to statistical learning 03/16 15:39
24F:→ VIATOR: 这本就好懂很多,不过有些东西就被省略掉了 03/16 15:40
25F:推 goldflower: Elements of Statistical Learning这我念不完...QQ 03/16 22:50
26F:推 VIATOR: ESL就当做参考书就好了,有需要的部份再看就好了 XD 03/17 10:38
27F:→ VIATOR: 直接从头看到尾太多太难了 03/17 10:40
28F:推 Starcraft2: 西内启的是这本吗? http://bit.ly/AIMLMath 04/01 15:31
29F:→ Starcraft2: 另外很推荐这个github上的免费pdf (英文) 04/01 15:34
30F:→ Starcraft2: https://github.com/mml-book/mml-book.github.io 04/01 15:34
31F:→ Starcraft2: https://github.com/Shujian2015/FreeML整理的不错 04/01 15:37
32F:→ Starcraft2: 但是前面那本Mathematics for Machine learning能读完 04/01 15:37
33F:→ Starcraft2: 就够扎实了 04/01 15:37







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