机器学习入门书单
繼NLP之后，我又開了ML這個大坑。這是因為NLP涉及到太多的ML模型，僅僅拿過來用的話，我實現的HanLP已經快到個人極限了。而模型背后的原理、如何優化、如何并行化等問題，都需要尋根求源才能解決。
所以我找了個書單自學，電子書為主，順便分享出來。
下載地址：百度網盤。
現在正在看《統計學習方法》，邊看便用Python實現。再用Matplotlib可視化，簡直太完美了，比如kd樹的構建算法：
以前也看過《機器學習實戰》，不過感覺偏應用，原理沒講清楚，所以中斷了。再往前面看過的《智能Web算法》也是偏應用的，過了一遍之后收獲也不大。至于一些兜售“XX學習班”的博客，也就采集網上零落的博文，貼一些公式和理論甚至是戲說的程度。大部分博主都挑自己擅長的講，挑自己容易找到的抄，這樣導致網上公開的都是些千篇一律的淺顯東西，只能看著玩，當不得真。至于代碼，更不用想了。
感覺要入門，還是得從業界經典入門，那些“實戰XXX”的書只能畫個葫蘆，然后讀者只能畫個瓢。
不是說網上大部分的機器學習教程都是這樣的嗎：
所以說還是得從原理開始打基礎吧。
上面的書單是我這個外行搜集大家推薦次數比較多的書湊起來的，只是個人書單，不保證質量。這個書單應該會不斷補充（話說回來，要是能都看完估計也很了得了），如果路過的各路高人有任何建議的話，懇請留言指點迷津。
使用電子書的形式是因為，個人偏好。即使我買了實體書，一旦找到了電子書，我馬上就會把紙質書扔到床底下。如果侵犯了任何人的權益，煩請及時通知。
至于何時填完這些坑，生命不息，奮斗不止吧。
總結
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