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花书和西瓜书先看哪个

1、花书和西瓜书先看西瓜书。机器学习入门：书籍推荐西瓜书，网课推荐Andrew的机器学习。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

2、当你踏上机器学习的学习之旅，有两个资源可供选择：《西瓜书》和Andrew的机器学习在线课程。这两者都是入门和深化理解的理想选择。《西瓜书》以其深入浅出的方式，系统地讲解了机器学习的基础理论，如概率论、统计学等，帮助你建立起坚实的数学基础。

3、深度解析：《机器学习》与《深度学习》花书的异同及学习路径在探索机器学习和深度学习的海洋中，南大周志华老师推荐的《机器学习》（花书）和《深度学习》（西瓜书）各有千秋/。这两本书在教学资源的整合上有着独特的价值，但学习路径并非孤立，而是需要巧妙结合其他课程以深化理解。

4、在探索机器学习的浩瀚知识海洋中，遇到《西瓜书》和《花书》中的难点是常态。这些教材常常包含超出本科水平的数学概念，如矩阵、概率论，以及深奥的算法，如SVM和反向传播。要顺利突破，关键在于扎实的数学基础和理解其实际应用。

5、如果你对人工智能和深度学习感兴趣，推荐阅读《西瓜书》和《花书》来深入学习。深入学习：RNNs通过递归结构处理序列，如[公式]，但其输出受制于当前输入，对于长序列中的长期依赖易产生梯度消失问题。

6、看过西瓜书和李航的《统计学习方法》，对机器学习的基本算法算是有了初步的理解。机器学习的算法和思想固然重要，在实际中也有很多应用场景，但在超大数据集的表现上，深度学习才是当下效果最好的工具。可惜的是，花书这样一本经典著作的中文版翻译和机翻差不多水平，因此看的时候只能放慢速度。

机器学习用什么语言或者平台比较合适?

首先推荐Matlab。原因是机器学习大神Andrew Ng在Coursera上有一门课，就叫Machine Learning。里面详细讲述了每个机器学习算法的原理和实现步骤。每一章都有作业，作业是用Matlab写的。容易上手。把作业做过一遍以后，对机器学习就会有完整清晰地认识。其次推荐Python。推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包。

Python，以其易读性和广泛适用性而闻名，无论是大规模还是小规模编程，其简洁的语法使得代码清晰明了。然而，对于初学者，Python的学习曲线可能会稍显陡峭。MATLAB，专为数值计算而设计，拥有强大的矩阵操作和图形功能，且能与其他编程语言交互。

易学易用 Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。此外，Python还拥有丰富的文档资源和社区支持，可以帮助新手快速掌握编程技巧。

Python是一种解释型语言，语法简单易懂，适合初学者入门。Python在数据分析、机器学习等领域有广泛的应用，也是Web开发的重要语言之一。C++是一种高效且具有强大功能的编程语言，适用于开发各种应用程序，包括操作系统、游戏等。它是一种静态类型语言，具有高度的灵活性和可扩展性。

做学术的话，一般用matlab。企业中还是用C++的多。

另一方面，如果你对数据分析、人工智能或者科学计算等领域感兴趣，那么学习Python可能更适合你。Python有着简洁易懂的语法和丰富的数据分析库，这使得它成为数据科学和机器学习领域的首选语言。此外，Python还有着广泛的应用场景，比如Web开发、自动化运维等。

有谁知道机器学习哪个大学的博士导师最有名?

1、应该是上海交大的最有名。上海交大有个机器人研究所，那里面一大片区域都属于机器人研究所的。上海交通大学是我国历史最悠久的高等学府之一，是教育部直属、教育部与上海市共建的全国重点大学，是国家 “七五”、“八五”重点建设和“211工程”、“985工程”的首批建设高校。

2、胡清华，一位1976年出生的天津大学教授，同时也是博士生导师。他以复杂数据机器学习和数据挖掘及其应用为研究领域，对混合数据和多模态数据的知识发现表现出深厚的兴趣。他获得了国家优秀青年基金的荣誉，展示了其在学术领域的杰出贡献。

3、近日，重庆大学计算机学院“95后”博导冯磊引发关注。网友热传的内容来源于重庆大学计算机学院今年7月的一篇推送：冯磊撰写的论文在第38届国际机器学习会议上发表，这是机器学习领域公认的顶级国际学术会议，在学术界享有极高的声誉。这是该学院首次以第一单位在该会议上发表学术论文，实现了零的突破。

4、首选清华，其次浙大、南大（周志华老师很牛）、中科院计算所也都很强。 北大、哈工、上交等学校也很好。

5、叶培新，南开大学数学科学学院的一位杰出教授，担任博士生导师，他的学术生涯专注于多个领域。他的研究领域涉及函数逼近、信息复杂性、量子计算、机器学习以及信号处理，展现了深厚的专业素养和广阔的学术视野。

什么是贝努利分布

1、伯努利分布（Bernoulli distribution）是一个离散型机率分布，是超几何分布的特殊情况。它是为纪念瑞士科学家詹姆斯·伯努利（Jacob Bernoulli 或James Bernoulli）而命名。当伯努利试验成功，令伯努利随机变量为1。若伯努利试验失败，令伯努利随机变量为0。

2、x～b是二项分布。解x表示在n1次独立试验中，事件A发生的次数（p是一次试验中事件A发生的概率）。B是二项分布的简写，也是贝努利分布，是贝努利的第一个字母。

3、B是二项分布的简写，也是贝努利分布，是贝努利的第一个字母。

4、贝努利大数定律：对于任意的p（0；p；1），在重复独立试验中，有lim n→∞P（X1+X2+...+Xn≥np）=1。其中X1，X2，...，Xn是n个独立同分布的随机变量，且每个随机变量的期望值为p。这个公式表明，当试验次数足够大时，样本和大于等于np的概率实际上是非常接近于1的。

5、二项分布：二项分布变量可以被视为n个独立贝努利试验（Bernoulli trials）的结果。 泊松分布：泊松分布是一个离散分布，通常用来描述在固定时期内事件发生的次数，假定事件之间相互独立。

机器学习初学者必读书单

1、《机器学习导论》如果你刚踏入机器学习的世界，我强烈推荐你阅读《机器学习导论》。这本书的讲解深入浅出，非常适合初学者。同时，你也可以参考Ethem Alpaydin的《机器学习导论》第二版。Andrew Ng的课程Andrew Ng大神在斯坦福的课程也是必看的经典之作。

2、《程序员的AI书：从代码开始》则从Keras和神经网络入手，逐步引导你进入推荐系统、NLP和图像处理等领域，适合编程爱好者学习。对于PyTorch的实践者，王博等人的《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》提供了实战项目和高级扩展，适合不同水平的学习者提升技能。

3、《“笨办法”学Python（第3版）》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

4、本书适合想要从事神经网络研究和 探索 的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。九，趣学ython编程 《趣学python编程》是一本轻松、快速掌握python编程的入门读物。全书分为3部分，共18章。

5、首先，如果你想深入了解深度学习，推荐两本书：《深度学习经典教程》和《深度学习》。《深度学习经典教程》提供互动学习体验，通过可运行的Jupyter记事本，结合文字、代码和实践应用。《深度学习》则是由Goodfellow、Bengio和Courville三位专家编写的经典教材，分为预备知识、成熟方法和技术、前沿研究三个部分。

6、在求知的道路上，书籍的质量远胜于数量。我精心挑选了一份数字化学习资源，聚焦人工智能领域的经典之作，分为数学基础、编程入门、机器学习和深度学习四部分，旨在帮助你高效提升。数学基础 视频推荐方面，南京大学的Python教程是入门的好选择，涵盖Python语法和常用库。

机器学习的学习应该看哪些书籍

1、PeterFlach写的这本机器学习包含了很多机器学习的实际案例。我认为这本书是为中高级开发人员而写。他们可以用这本书巩固机器学习方面的基础知识，因为这本书比其它书更详细。用这本书，你将利用机器学习方法来生成，分析和预测统计模型。

2、刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显。

3、《Machine Learning》阐述了机器学习的核心算法和理论，融合了统计学、人工智能、哲学等多学科的研究成果，帮助读者理解问题背景、算法及其中的假设。作者强调，尽管对相关知识背景的要求不高，但书中会适时引入基础知识，如统计学和人工智能，重点是与机器学习密切相关的概念。

4、机器学习 首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。如果你之前真的没有接触过任何关于机器学习的知识，那么这本书大概可以作为你第一本入门书。