非深度学习类书籍资料汇总

非深度学习类书籍资料汇总


001-《支持向量机通俗导论-理解SVM的三层境界》
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002-《机器统计学习方法》第2版PPT课件
目录如下：
    第01章 机器学习和统计学习
    第02和12章 感知机和统计学习方法总结
    第03章 k-近邻算法
    第04章 贝叶斯分类器
    第05章 决策树
    第06章 Logistic回归
    第07章 SVM及核函数
    第08章 adaboost
    第09章 EM算法
    第10章 隐马尔科夫模型
    第11章 条件随机场
    第13章 无监督学习概论
    第14章 聚类方法
    第15章 奇异值分解
    第16章 主成分分析
    第17章 潜在语义分析
    第18章  概率潜在语义分析
    第19章  马尔科夫链蒙特卡洛法
    第20章  潜在狄利克雷分布
    第21章 PageRank算法
    第22章 无监督学习方法总结
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003-《LDA漫游指南》
LDA：线性判别分析，是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维处理。 它是1936年发明的，有些资料上也称之为Fisher LDA。LDA是目前机器学习、数据挖掘邻域中经典且热门的一种算法。
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004-《机器学习基础理论》(清华大学-周志华著-西瓜书)
这本书是目前国内机器学习、深度学习领域销量最大的教材之一。因为封面含有“西瓜”图案，所以被称为西瓜书。

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005-《南瓜书》
这本书是对“007-《机器学习基础理论》(清华大学-周志华著-西瓜书)”的补充。作者对本书的说明如下：
“周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解,所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能“不太友好”，本书旨在对西瓜书里比较难理解的公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。”
读到这里，大家可能会疑问为啥前面这段话加了引号，因为这只是我们最初的遐想，后来我们了解到，周老师之所以省去这些推导细节的真实原因是，他本尊认为“理工科数学基础扎实点的大二下学生应该对西瓜书中的推导细节无困难吧，要点在书里都有了，略去的细节应能脑补或做练习”。所以......本南瓜书只能算是我等数学渣渣在自学的时候记下来的笔记，希望能够帮助大家都成为一名合格的“理工科数学基础扎实点的大二下学生”。
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006-《机器学习实战》(Peter Harrington 著，李锐、曲亚东等译  出版日期：2013-06-01)
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007-《统计学习方法》李航著
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