Полезные книги по машинному обучению
Предлагаем вашему вниманию подборку книг по машинному обучению. Они станут хорошим подспорьем для всех, кто хочет освоить эту нишу.
1. «Introduction To Machine Learning»
Книга, в которой рассмотрены многие важные вопросы о машинном обучении. Это не задачник и не учебник, а книга, которая прекрасно подготовит читателя к освоению Machine Learning.
2. «Введение в информационный поиск»
В этой книге раскрываются важнейшие аспекты информационного поиска, начиная с проектирования и реализации систем сбора, поиска и индексирования, заканчивая методами оценки. Отдельное внимание уделяется машинному обучению на базе текстов. Приятный бонус — дополнительные интерактивные материалы для упражнений и лекций.
3. «Information Theory, Inference, and Learning Algorithms»
Интересный учебник, где говорится о статистическом выводе и теории информации. Как раз эти темы и лежат в основе многих наук, включая machine learning, data mining, биоинформатику, криптографию и т. п. Авторам удалось успешно совместить теорию с практическими заданиями и примерами.
4. «A Course in Machine Learning»
Книга, посвящённая вводным материалам по многим аспектам ML. Вы узнаете про вероятностное моделирование, обучение с учителем и без него, теорию обучения и т. п.
5. «Machine Learning, Neural and Statistical Classification»
Здесь рассказывается про современные подходы к классификации. Методы сравниваются по областям применения и производительности на основе реальных ситуаций. Исследуется статистический метод, а также метод нейронных сетей и метод машинного обучения.
6. «Bayesian Reasoning and Machine Learning»
Имеете достаточно скромный набор знаний по математическому анализу и линейной алгебре? Эта книга вам, безусловно, поможет. Из плюсов — материал даётся от простого к сложному и с использованием графических моделей для наилучшего восприятия.
7. «Inductive Logic Programming: Theory and Methods»
Данная книга введёт вас в индуктивное логическое программирование. Это специальный раздел науки, находящийся на стыке логического программирования и машинного обучения. Книга рекомендуется всем, кто изучает базы данных, дата-инжиниринг, ML, работу с ИИ и т. д.
8. «The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction»
Здесь авторы постарались объединить ряд новых и важных идей, которые связаны с термином «статистическое обучение». Книга будет полезна специалистам по статистике, а также людям, которые работают в смежных областях.
9. «Reinforcement Learning: An Introduction»
Как известно, один из способов машинного обучения — это обучение с подкреплением. Ключевые аспекты данного способа рассматриваются в книге «Reinforcement Learning: An Introduction». Если имеете базовый уровень знаний по принципам вероятностной модели, чтение не вызовет затруднений.
10. «Gaussian Processes for Machine Learning»
Хороший учебник, посвящённый как гауссовским процессам, так и методу обучения с учителем. Здесь вы найдёте много алгоритмов и описание подробностей применения гауссовских процессов в статистике и машинном обучении.
Хотите добавить ещё какую-нибудь книгу в этот перечень? Напишите об этом в комментариях!
