c***n
发帖数: 223 | 1 数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。 |
N******K
发帖数: 10202 | 2 看paper 书都过时了
【在 c***n 的大作中提到】
: 数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
: 。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
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d*******r
发帖数: 3299 | 3 推荐 coursera 上的 ML 课程
https://www.coursera.org/course/ml
上面是其中之一，我记得有好几个 ML 课 |
m******t
发帖数: 635 | 4 他干过实际项目的话，这门课对他来说可能有点浅。
【在 d*******r 的大作中提到】
: 推荐 coursera 上的 ML 课程
: https://www.coursera.org/course/ml
: 上面是其中之一，我记得有好几个 ML 课
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w***g
发帖数: 5958 | 5 实战经验比较足的话Pattern Recognition and Machine Learning比较适合你。
否则看The Elements of Statistical Learning。
【在 c***n 的大作中提到】
: 数学底子足够，有不少编程经验，也零散地干过machine learning和data mining的活
: 。想在有限的时间里系统地学一下。谢谢。
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c***n
发帖数: 223 | |
c***n
发帖数: 223 | 7 Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
，剩下一半大概了解皮毛，跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
体来说很不错，收了。
之前扫过max welling的讲义，很偏数学，但是也很过瘾。
http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
【在 w***g 的大作中提到】
: 实战经验比较足的话Pattern Recognition and Machine Learning比较适合你。
: 否则看The Elements of Statistical Learning。
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d*******r
发帖数: 3299 | 8 LZ 数学功力挺好呀，回头请教你问题 :)
【在 c***n 的大作中提到】
: Pattern Recognition and Machine Learning这本书里的东西有一半内容我都上手干过
: ，剩下一半大概了解皮毛，跟过去的工作关系不大。通读一边应该不用费很大力气。总
: 体来说很不错，收了。
: 之前扫过max welling的讲义，很偏数学，但是也很过瘾。
: http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html
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