1. 我的机器学习书

记一些杂七杂八的东西,边学边慢慢整理。

Learn and record and share.

1.1. Reference

  • Hinton教授的《Neural Networks for Machine Learning》;
  • 吴恩达教授的《机器学习》。

两相对比,《NNML》更侧重前沿理论和数学抽象,《机器学习》更偏向实际应用和基础概念,以至于Hinton老师在《NNML》中提到一些常用概念和模型时直接跳过,而让学生参考《机器学习》的对应章节。总体来说,《NNML》介绍的角度更偏向学术,内容也较有难度,尤其是阅读材料中涵盖的论文,对于想要深入了解神经网络背后原理的学生来说是难得的扩展资料。

在16周的NNML课程学完后,很难一口气总结到底学到了什么,但中间的磕磕绊绊却是印象深刻,都总结在了这本书里。

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