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看完這8本算法好書,才算真正懂了AI

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學習一門新技術的時候,很多人會去讀讀官方文檔,看看視頻教程和一些 demo 代碼,最后做項目去熟悉。但如果想深入掌握的話,也許最好的方法是讀幾本經得起時間推敲的好書,了解它的原理,實現和設計理念。

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  學習一門新技術的時候,很多人會去讀讀官方文檔,看看視頻教程和一些 demo 代碼,***做項目去熟悉。但如果想深入掌握的話,也許***的方法是讀幾本經得起時間推敲的好書,了解它的原理,實現和設計理念。

  今天,阿里妹邀請多位阿里算法大牛,為大家推薦 AI 領域的經典之作。這些書,會加深你對 AI 技術的理解,也能讓你逐漸體會到這份事業的樂趣與價值所在。

  推薦書籍:《Pattern Recognition and Machine Learning》

  推薦者:永叔(資深算法專家)

  推薦理由:這本書是我機器學習入門的教材,作者 Christpher M.Bishop 是微軟 Technical Fellow 以及 Directorof the Microsoft Research Lab 的負責人,整本書 700 多頁,基于貝葉斯的理論框架對機器學習多個重要方向都做了系統的介紹;目前這本書匯集的周邊資源比較豐富,從習題答案到具體代碼實現,甚至美國一些名校的課件都有提供。

  PRML 是我書架上翻閱最多的書籍之一,適合多次通讀,里面對 ML 問題本質的闡述很清晰、干凈,用優美去形容并不為過;這本書不僅適合入門,而且對于從事 ML 領域研究和應用都有很多啟發。

  推薦書籍:《Convex Optimization》

  推薦者:永叔(資深算法專家)

  推薦理由:很多機器學習問題***都會歸結為一個優化問題,讀博時我們學校的***化理論分為A和B,其中A更偏理論,采用袁亞湘老師編纂的***化理論,學起來非常吃力,雖然***考試成績不錯,但我當時一直有一個問題縈繞在腦海中,這東西怎么用?

  剛工作時被分到機器學習模型組搞點擊率預估模型,我要自己手寫實現百億樣本量級的淺層模型求解算法。當我一頭霧水不知如何下手時,我的 mentor 就給我推薦了這本書。作者 Boyd 是 BFGS 算法的提出者之一,功力十分深厚,這本書簡直就是為工程師定制的,從問題定義到求解,每讀完一章就可以順利的寫出 matlab 或者 python code 實現。這本書我配合視頻教程使用,包括習題我讀了 7 個多月,收獲巨大。現在將這本書也推薦給大家,機器學習中用到的優化算法套路全在里面了,是每一個想超脫調參、調包的工程師必備通關秘籍。

  推薦書籍:《Deep Learning Fundamentals: An Introduction for Beginners

  


  推薦者:秋岷(資深數據技術專家)

  推薦理由:本書比較適合初學者,對一些基本概念、基本數學知識解釋的比較清晰易懂,并且提供了一步一步的示例去構建自己的深度學習模型。

  推薦書籍:《Optimization in Operations Research》

  推薦者:秋岷(資深數據技術專家)

  推薦理由:這本書雖然和機器學習沒什么關系,主要是講優化相關的理論,但實際上很多統計學習的理論就是建立在這些優化論的基礎之上的。了解這些優化知識對更好地理解機器學習的模型、原理是比較有幫助的。這本書比較適合初學者,對一些問題和算法的原理解釋的比較透測、易懂,可以作為教材使用。

  推薦書籍:《Artificial Intelligence: A Modern Approach》

  推薦者:瑞溪(高級算法專家)

  推薦理由:這本書全面地介紹了 AI 的各個領域,是我看過的對于 AI 介紹最全面的教材,同時該書在介紹各個領域時也有相當的深度,而且講述清楚,邏輯嚴密,自成體系。既適合做 AI 教材,也適合作為關于 AI 的百科全書式的參考書。

  推薦書籍:《Deep Learning in Natural Language Processing》

  推薦者:于恒(算法專家)

  推薦理由:本書適合有一定基礎的讀者學習。本書由語音識別泰斗鄧力老師和自然語言處理大牛劉洋老師合著,系統介紹深度學習在 NLP 常見問題中的應用,是目前對于此方面研究***、最全面的綜述。基于這些分析,對 NLP 未來發展的研究方向進行了探討,包括神經符號整合框架、基于記憶的模型、先驗知識融合以及深度學習范式等。2018 ***力作,關注深度學習和自然領域處理的小伙伴不容錯過。

  推薦書籍:《機器學習》

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  推薦者:染冉(算法專家)

  推薦理由:該書是中國***機器學習專家周志華所著,書中大量以西瓜舉例,因此也被親切地稱為西瓜書。

  本書從內容上看,適合對機器學習處于不同階段的學習者,前 3 章介紹了機器學習的基礎知識,4-9 章介紹了常用的機器學習方法和模型,這部分非常適合有一定計算機背景的本科生;10-16 章介紹了機器學習的進階知識,適合研究生閱讀。

  周老師擁有二十幾年的深厚學術功底,撰寫本書卻并沒有掉書袋,文字通俗易懂,讀起來深入淺出,書中插入了很多故事樣例來說明,尤為難得。另外從圖書的編排制作上來看,本書是方形的,每頁旁邊的留白適合做筆記。相比于機器學習領域的經典圖書《Machine Learning》,本書沒有羅列大量艱深晦澀的公式推導,讓人讀起來流暢通順,如沐春風。本書全中文撰寫,非常適合中國讀者。

  用書中的話來做一個總結,西瓜書是一本“寫給中國人看的機器學習教材”。

  未來的社會是智能的社會,布局好當下的學習,才能在未來游刃有余。

責任編輯:張燕妮 來源: 阿里技術
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