当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

西瓜书最新娱乐体验_适合深夜读的小说免费(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

西瓜书

机器学习入门经典《西瓜书》详解 𐟓š《西瓜书》是机器学习领域的一本经典教材，由周志华教授撰写。这本书正式名称为《机器学习》（Machine Learning），深入浅出地介绍了机器学习的基础原理、方法和应用。 𐟌𑥑西—华教授用清晰简洁的语言，结合丰富的实例，系统地讲解了机器学习的核心概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。通过对算法的详细解释，读者能够深刻理解不同机器学习方法的工作原理，并能够应用于实际问题中。 𐟓–《西瓜书》涵盖了机器学习领域的广泛内容，包括决策树、支持向量机、神经网络等经典算法，同时也关注了特征选择、模型评估和集成学习等实际应用中的重要议题。这本书不仅适合初学者入门，也对有一定机器学习基础的专业人士提供了深入的参考。 𐟌Ÿ作为机器学习领域的经典之作，《西瓜书》在学术界和工业界都取得了巨大的影响。它以其系统性、权威性和实用性成为许多学术课程和实践项目的标配教材，为广大学习者提供了一本全面而深刻的学习指南。

「我妈要学AI怎么开始」那线性代数出来的话，已经超越99%的import侠了，可以从西瓜书或者花书开始入门[doge]

𐟓š AI学习指南：四个阶段必读书单！ 𐟔尟”尟”堤𚺥𗥦™𚨃𝧚„学习之路分为四个阶段，你可以将其视为一份详细的学习路线图。为什么推荐以这种方式来选择书籍呢？很多同学、朋友或导师可能会推荐《西瓜书》、《南瓜书》和《统计学习方法》，但你会发现自己在阅读过程中常常遇到难以理解的知识点。这是因为大家不知道自己处于什么阶段。例如，如果你连基础部分都没有掌握，直接阅读后续书籍，肯定难以理解。这是一个循序渐进的过程。 ✨ 第一阶段：人工智能基础 1️⃣ Python基础：《Python基础教程第三版》 2️⃣ 数学基础：吴军《数学之美第三版》 3️⃣ Python实战：《利用Python进行数据分析》 ✨ 第二阶段：机器学习 1️⃣ 算法理论：《统计学习方法》《西瓜书+南瓜书》 2️⃣ 项目实战：《阿里云天池大赛赛体解析机器学习篇》 ✨ 第三阶段：深度学习 1️⃣ 深度学习原理：邱西鹏的《神经网络与深度学习》 2️⃣ 深度学习框架：《动手学深度学习》 3️⃣ 自然语言处理NLP：《自然语语言处理综述》 4️⃣ 计算机视觉CV：《计算机视觉算法与应用》 ✨ 第四阶段：阅读论文对于大多数学习人工智能相关专业的同学来说，特别是研究生，阅读论文是非常重要的。特别是研一或研二的同学，他们通常面临以下三个问题： 𐟌ˆ 应该阅读哪些论文？ 𐟌ˆ 如何找到论文代码？ 𐟌ˆ 论文代码看不懂怎么办？这里准备了关于深度学习必备的128篇论文，对于初学深度学习的朋友来说，这些论文是很有必要阅读的。

人工智能表白遭拒，究竟是为什么？哎，真是没想到啊！我这位在人工智能领域摸爬滚打多年的老手，居然也会遇到表白被拒的尴尬局面。你可能会问，一个在深度学习、强化学习、自然语言处理、生成模型、计算机视觉、自动驾驶、智能机器人等方面都颇有造诣的人工智能研究者，怎么会连个简单的表白都搞不定呢？首先，我得说，我读过的论文可是从Hopfield、Hinton、LeCun、Bengio到何恺明、吴恩达、李飞飞、周志华，这些顶尖学者的研究成果我早已烂熟于心。对于深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle，我也都能够熟练使用。你知道的，我对CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer、GPT、以及最新的Mamba模型的理解之深，连那些顶会上的大牛都时常赞叹我见解独到，甚至有人说我的观点比那些经典论文还要深刻。结果呢？她居然对我不感兴趣？真是气死我了！在我面前装什么清高？有个情敌拿着几本《高等数学》《大学物理》装模作样，我轻蔑地一笑，谁不知道这些是入门读物？我读的可是《深度学习》（花书）、《机器学习》（西瓜书）、《PRML》（模式识别与机器学习）、《深度强化学习：原理与实践》、《统计学习方法》、《神经网络与机器学习》哪本不是AI界的经典巨著？那些科普作家还在谈什么梯度下降、反向传播、交叉熵损失、过拟合？这些早在我研究本科毕设的时候就烂熟于心了。什么ANN、RNN、CNN、Transformer、GPT、BERT，这些模型在我眼里也不过是AI基础知识罢了。更不用说LSTM、GRU、GAN、VAE、SOM，这些网络和架构早就是我的手下工具。我如此博学多才，理论和实践功底深厚，为什么她就不喜欢我呢？难道我研究的神经网络结构不够前沿？从Transformer到Mamba，从大模型到具身智能，这些前沿的方向我无一不涉猎。还是我的数据集不够大？可我用的都是SA-1B、The Pile、JFT-3B那样的大规模数据集。还是我发的论文不够顶？确实，我承认我没有发在Nature和Science，但我的CVPR、ICLR和ICML论文难道还不够证明我的实力？还是我外表不够帅？我确实不是那种颜值爆表的，但你凭什么要求我长得帅？难道这个世界上，长得不够帅、但有着牛逼的理论和出色的编程能力就成了负担？这世道怎么就成了这样，科研成果和深刻的思想竟然比不过一个好看的外表！真是让人无语啊！

大学生暑假一个月机器学习速成攻略暑假到了，很多大学生都想利用这个时间深入学习机器学习。考虑到大家平时可能没有那么多时间集中学习，我特意整理了一份速成教程，帮助你在一个月内快速入门机器学习。 𐟔砧쬤𘀦�𜚐ython入门（约一周到两周）视频教程：推荐观看Python-子木的视频，主要学习输入输出、注释、变量类型、运算符、选择结构、循环嵌套结构、列表、元组、字典、集合、函数、文件读取等基础内容。参考资料：可以参考《王者归来》这本Python教材，但不建议全本书都看。视频中不懂的地方可以参照课本。廖雪峰的网站和菜鸟教程也是不错的文档参考。练手项目：推荐几个经典的小项目，如水仙花数、斐波那契数列、三个数关系比较、金字塔等。这些项目主要是为了训练编程思维。 𐟓ˆ 第二步：机器学习基础（约两周到三周）视频教程：可以先看吴恩达的视频，然后参考周志华的《机器学习》视频和配套的《西瓜书》。重点掌握线性回归、PCA、KNN、SVM、Kmeans、Logistic回归、RF、Ridge、正则化、GBRT、XGBOOST等算法，并了解避免过拟合的技巧。机器学习库：需要掌握四个基本库和一个核心库，具体可以参考我往期的帖子《研0机器学习快速入门路线》。练手项目：参考我往期的帖子《最全面的机器学习资料》，选择三四个项目进行练习。不要过度沉迷于练习题，而是要用机器学习来解决实际问题，如交通流预测、GDP预测、病人分类等。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚊机器学习入门并不难，但要学好需要长期思考和练习。多应用于实际问题，积累更多经验。对于深度学习，推荐使用游戏本，Macbook虽然轻薄，但很多程序不如Windows。对于超大模型，可能需要用到服务器，一般课题组都会有服务器供使用。市面上的性能本一般都不太理想，大厂的游戏本除了重，没有太大缺点。最后，祝大家学习顺利，坚持一个月学会机器学习！𐟓š𐟒ꀀ

研一小白如何从零开始深度学习？作为一个准研一的学生，导师让你从零开始学习 PyTorch，但你之前没有接触过机器学习。是直接上手 PyTorch，还是先从机器学习开始呢？让我来给你一些建议吧。第一步：先学吴恩达的机器学习课程 𐟓š 首先，你可以从吴恩达的机器学习课程开始。这个课程在 B 站上就能找到，非常适合初学者。虽然课程讲得比较简略，但你可以通过课后作业来巩固知识。不过要注意，有些作业需要用到 TensorFlow 1.x 版本，如果安装不了就算了，毕竟很多导师都推荐这门课程，省心。第二步：阅读《西瓜书》 𐟍‰ 接下来，你可以看看《西瓜书》（机器学习，清华出版社）。这本书详细讲解了基本的数学原理，配合 B 站上的白板推导系列，可以帮助你更好地理解数学推导。如果你觉得时间太长，可以直接跳过这部分，继续往下看。第三步：动手学深度学习 𐟖️ 然后，你可以看看李沐的《动手学深度学习》。这本书教你如何使用 PyTorch 搭建经典论文模型。建议直接上手写代码，十来个小模型就能让你熟悉 PyTorch。如果你喜欢像 C++ 或 Python 那样先学语法再编程，可能会觉得有点难。第四步：研究方法，看综述文章 𐟓 按照研究方向，看看对应的综述文章。这主要是为了了解这个方向有哪些方法。你需要一一个个看论文，代码就看三个左右就可以了。注意，找时间点比较近的代码，因为太久的代码可能有环境问题。第五步：看最新的顶会文章 𐟓𐊧œ‹完综述后，直接找最新的顶会文章，开始复现。选择能复现的、性能最好的模型作为你的 baseline，然后在上面进行改进。复现结果就行，如果无代码复现，建议作为进阶玩法。第六步：大量阅读论文 𐟓– 最后，看大量的论文。无论什么方向，先看文章的摘要，如果你觉得论文提出的创新能看得懂，那就继续看下去；不然直接 pass。反复看，直到找到你看起来很猛的文章，然后把该篇文章的方法放到 baseline 中，观察性能变化。第七步：确定创新点 𐟌Ÿ 如果性能有提升，那就将这个方法确立为你的创新点；如果没有提升就直接 pass。等你攒够两个创新点后，可以直接找老师，看看能不能发一篇中文期刊。第八步：论文写作与修改 ✍️ 如果同意发论文，那就走一遍论文从写作到终稿到修改到拒稿到修改到中稿的过程；如果不同意，那就再找创新点，重复以上步骤。小贴士 𐟎 我给大家准备了机器学习礼包，包括吴恩达教授的课程视频和笔记、西瓜书视频和笔记等等。希望这些资源能帮到你！希望这些建议能帮你在深度学习的路上走得更顺利！加油！𐟒ꀀ

太快了十月怎么二十多号啦𐟘蠣€Œ西红柿杂记」机器学习四大名著借到了三本西瓜书让我导给我买嘿嘿

来还本科欠的债了 30刀买西瓜书主打一个虔诚

《机器学习西瓜书》全解析𐟓š 《机器学习》，也被大家亲切地称为“西瓜书”，是周志华教授撰写的一本非常受欢迎的机器学习入门教材。这本书由清华大学出版社出版，因为封面上的西瓜图案而得名。书籍内容概览𐟓– 基础知识：介绍了机器学习的基础概念、数据处理和特征选择。模型评估与选择：讨论了模型评估指标和选择方法，比如交叉验证。线性模型：涵盖了线性回归和逻辑回归等。支持向量机（SVM）：详细解释了SVM的原理和核方法。决策树与集成学习：介绍了决策树、随机森林和Adaboost等。神经网络与深度学习：涵盖了基础神经网络和深度学习结构。聚类算法：讨论了K-means和层次聚类等算法。概率图模型：介绍了朴素贝叶斯、马尔可夫链等。书籍特点𐟌Ÿ 通俗易懂：非常适合初学者。案例丰富：通过案例和图示解释复杂概念。实用性强：理论结合实际应用，适合数据科学和机器学习从业者。《机器学习（西瓜书）》是一本理论和实践兼备的优秀教材，非常适合想要学习和深入理解机器学习的读者。

𐟓š 计算机科学必读经典书籍推荐 𐟓– 探索计算机科学的深度，这些经典书籍是你的理想选择。无论你是初学者还是资深开发者，这些书籍都能为你提供宝贵的洞察和灵感。 𐟓š 《C Primer Plus》 - 第6版（中文版）这本书是C语言入门的经典教材，适合初学者快速掌握C语言的基础知识。 𐟓š 《深入理解计算机系统》这本书深入介绍了计算机系统的原理和实现，是计算机科学专业学生的必读之作。 𐟓š 《机器学习》 - 周志华著被誉为“西瓜书”的这本教材，是机器学习领域的经典入门教材，涵盖了从模型评估到神经网络的各种机器学习算法。 𐟓š 《统计学习方法》 - 李航著这本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，包括监督学习和无监督学习，适合对机器学习有深入兴趣的读者。 𐟓š 《向下方法》这本书通过深入浅出的方式介绍了计算机科学的基础概念，适合初学者快速入门。 𐟓š 《热》这本书探讨了计算机科学中的一些热门话题，包括人工智能、机器学习等，适合对计算机科学有广泛兴趣的读者。这些书籍不仅涵盖了计算机科学的基础知识，还深入探讨了各种热门话题，是每个计算机科学爱好者都应该阅读的经典之作。

专栏内容推荐

800 x 800 · jpeg
【正版】机器学习周志华西瓜书人工智能入门教程机器学习入门中文教科书人工智能书籍深度学习框架实战方法基础教程_虎窝淘
素材来自:tao.hooos.com
500 x 577 · jpeg
《西瓜书》西瓜数据集汇总 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

800 x 800 · jpeg
【正版】机器学习周志华西瓜书人工智能入门教程机器学习入门中文教科书人工智能书籍深度学习框架实战方法基础教程_虎窝淘
素材来自:tao.hooos.com
902 x 882 · jpeg
资源！《机器学习》周志华版西瓜书（附下载连接） - OSCHINA - 中文开源技术交流社区
素材来自:my.oschina.net

800 x 800 · jpeg
《机器学习》（西瓜书）·周志华·第一章绪论-学习笔记 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 635 · jpeg
我国本土计算机学者向世界“科教输出”：周志华《西瓜书》上线英文版！（赠书）__财经头条
素材来自:t.cj.sina.com.cn

720 x 386 · png
最全西瓜书-周志华《机器学习》笔记 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

800 x 800 · jpeg
Datawhale - 一个热爱学习的社区
素材来自:linklearner.com
1080 x 1440 · jpeg
西瓜书+花书圣经+统计学习方法+南瓜书一网打尽！ - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

3505 x 1973 · png
【西瓜书】3-线性模型 - 掘金
素材来自:juejin.cn

3559 x 2229 · jpeg
机器学习西瓜书之聚类5_哔哩哔哩_bilibili
素材来自:bilibili.com
960 x 1280 · png
西瓜书很难吗？适合零基础入门吗？还有南瓜书 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 237 · jpeg
【西瓜书】第二章：模型评估与选择 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3086 x 2182 · jpeg
西瓜书自学笔记分享第一章 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
4536 x 2553 · png
西瓜书南瓜书都是好书【线性模型】读书笔记 - 掘金
素材来自:juejin.cn

224 x 224 · jpeg
西瓜书（《机器学习》周志华）习题解析-第1章-绪论_西瓜书习题1.4-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
3086 x 2182 · jpeg
西瓜书自学笔记分享第四章 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

960 x 408 · jpeg
秦州：西瓜书 + 南瓜书吃瓜系列 15. 特征选择和稀疏学习_内容_向量_数学
素材来自:sohu.com

1024 x 576 · jpeg
【西瓜书】周志华《机器学习》学习笔记与习题探讨（三）① - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2240 x 1000 · png
Task01：概览西瓜书+南瓜书第1、2章（2天）_西瓜书引用-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

866 x 680 · png
【西瓜书】周志华《机器学习》伴侣书南瓜书新版上架！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
4200 x 2359 · jpeg
机器学习（西瓜书笔记）第三章 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

792 x 2634 · jpeg
经典“西瓜书”的学习伴侣“南瓜书”出版啦！
素材来自:zhihu.com
960 x 1280 · jpeg
西瓜书很难吗？适合零基础入门吗？还有南瓜书 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
192 x 192 · jpeg
西瓜书电子版下载-西瓜书电子版免费下载-星芒手游网
素材来自:sxsme.com.cn

1080 x 1440 · jpeg
西瓜书+花书圣经+统计学习方法+南瓜书一网打尽！ - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
1071 x 439 · jpeg
GitHub上爆火的西瓜书，终于出版了，附电子书笔记视频讲解 !!! - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

224 x 224 · png
机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第1章绪论（学习笔记+公式推导）_辰chen的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1080 x 1440 · jpeg
西瓜书+花书圣经+统计学习方法+南瓜书一网打尽！ - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
400 x 400 · jpeg
谢文睿：西瓜书 + 南瓜书吃瓜系列 9. 集成学习（上）_南瓜书谢文睿学历-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

224 x 224 · jpeg
西瓜书读书笔记整理（一）—— 如何使用本书、本书目录内容以及数学符号_西瓜书目录-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1446 x 1210 · jpeg
持续更新西瓜书pdf电子版，机器学习资源整理 | 码农家园
素材来自:codenong.com

1080 x 1207 · jpeg
文末送书 | 经典“西瓜书”的学习伴侣“南瓜书”第2版重装上市！-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1071 x 315 · jpeg
西瓜书+花书圣经+统计学习方法+南瓜书｜四大人工智能名著分享 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

1219 x 1890 · png
西瓜书读书笔记整理（一）—— 如何使用本书、本书目录内容以及数学符号_西瓜书目录-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)