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作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...) win10 問題類別:(ex:ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...) 決策樹、CNN 使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...) R 問題內容:我看了西內啟的翻譯書,機器學習的數學基礎,也看懂裡面的數學,但要以決 策樹和CNN做資料分析的時候,仍不會用,請問是否有更進階的書,以能銜接西內啟的書 為主,詳細介紹這兩個演算法的數學?謝謝。 --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.42.180 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/DataScience/M.1583475264.A.D00.html ※ 編輯: rebe212296 (223.137.42.180 臺灣), 03/06/2020 14:14:59
1F:推 xiangying: ISLR 03/06 17:36
2F:→ xiangying: CNN樓下幫推薦 03/06 17:37
3F:推 kwanza: 我覺得看那本會有這種結果正常...找一下原文標題就知道了 03/06 18:23
4F:推 aassdd926: 我初學者,cnn看cs231n的課堂筆記 03/06 18:59
5F:推 jigfopsda: 推 cs231n ~ 03/07 00:42
6F:→ jigfopsda: 作業可以下載來寫 03/07 00:42
7F:推 erre: 掰陳是直接改別人的code出去喊自己做AI 03/07 08:30
8F:推 goldflower: https://i.imgur.com/91Emh5o.png 真的氣XD 03/07 16:14
9F:推 acctouhou: 所以最後他到國網了? 03/07 16:26
10F:推 st1009: 請問樓樓上那張圖可以用文字內容寄給我嘛? 03/07 17:20
11F:推 goldflower: https://tinyurl.com/usfxnr3 我丟gist好了~ 03/07 17:56
12F:推 j0958322080: 有啥卦 03/07 18:34
13F:推 acctouhou: 好像我記得他有提過是交大的教授? 03/07 21:03
14F:→ acctouhou: 不過說真的打著ai招搖撞騙的人本來就很多啊 自己看不透 03/07 21:04
15F:→ acctouhou: 的話大概水準也... 03/07 21:04
16F:推 aassdd926: 常常看他跳針推文也蠻好笑 03/07 22:46
17F:→ goldflower: 我是覺得他可能有被弄到XD 03/07 23:03
18F:推 purpleboy01: 看久感覺跟張爸一樣 03/08 16:33
19F:推 sxy67230: 決策樹看田神的課啊,Coursera 每個作業都要做就ok了 03/08 21:12
20F:推 VIATOR: 如果你是想懂boosted tree的話,可以參考經典書: 03/16 15:35
21F:→ VIATOR: Elements of Statistical Learning 03/16 15:35
22F:→ VIATOR: 作者免費提供線上pdf版本,不過還蠻艱深的就是了 03/16 15:38
23F:→ VIATOR: 另一本經典就是introduction to statistical learning 03/16 15:39
24F:→ VIATOR: 這本就好懂很多,不過有些東西就被省略掉了 03/16 15:40
25F:推 goldflower: Elements of Statistical Learning這我念不完...QQ 03/16 22:50
26F:推 VIATOR: ESL就當做參考書就好了,有需要的部份再看就好了 XD 03/17 10:38
27F:→ VIATOR: 直接從頭看到尾太多太難了 03/17 10:40
28F:推 Starcraft2: 西內啟的是這本嗎? http://bit.ly/AIMLMath 04/01 15:31
29F:→ Starcraft2: 另外很推薦這個github上的免費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整理的不錯 04/01 15:37
32F:→ Starcraft2: 但是前面那本Mathematics for Machine learning能讀完 04/01 15:37
33F:→ Starcraft2: 就夠扎實了 04/01 15:37







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