期刊導(dǎo)航
對于初學(xué)者，必須閱讀哪些有關(guān)機器學(xué)習(xí)的論文？
我的答案假設(shè)您是機器學(xué)習(xí)的初學(xué)者，并且對統(tǒng)計，概率和微積分有一定的了解。
- 正如之前所提，布里奧曼（Leo Breiman）的兩篇文化論文是一個很好的開始，了解統(tǒng)計和計算機科學(xué)的觀點統(tǒng)計學(xué)習(xí)研究社區(qū)。我強烈建議您閱讀。
- 對于數(shù)據(jù)準備和預(yù)處理Hadley Wickham Tidy數(shù)據(jù)是必讀的。
- 回歸分析是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)和最重要的概念之一，您應(yīng)該知道的7種回歸技術(shù)！可以給您一個概述。
- 非常重要概念：沒有免費的午餐定理。
機器學(xué)習(xí)涉及多個方面，分別是：
數(shù)據(jù)表示：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到另一個空間（通常是矢量空間）的位置。
- 代表向量空間中的單詞：向量空間中單詞表示的有效估計。
- 一種矢量文件：句子和文件的分布式表示。
學(xué)習(xí)：
評價：對模型進行實證評估非常重要，以了解模型并從中進行推斷。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的花絮：
- 學(xué)習(xí)：理解線性單元的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 正則化：輟學(xué)：防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過度擬合的簡單方法
- 應(yīng)用：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ImageNet分類s
希望有幫助。_/ \ _
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