1、維基百科

1）人工智能的歷史（History_of_artificial_intelligence）：https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence

2）人工智能（Artificial_intelligence）：https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence

2、機器學習類書籍

1）《Programming Collective Intelligence》，近年出的入門好書，培養(yǎng)興趣是最重要的一環(huán)；

2） Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》，無爭議的領(lǐng)域經(jīng)典；

3） 《The Elements of Statistical Learning》，數(shù)學性比較強；

4）《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然語言處理領(lǐng)域公認經(jīng)典；

5）《Data Mining, Concepts and Techniques》，華裔科學家寫的書，相當深入淺出；

6）《Managing Gigabytes》，信息檢索好書；

7）《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，參考書；

3、數(shù)學基礎(chǔ)

1）線性代數(shù)；

2）矩陣數(shù)學：《矩陣分析》，Roger Horn，矩陣分析領(lǐng)域無爭議的經(jīng)典；

3）概率論與統(tǒng)計；

4）微積分；

5）?最優(yōu)化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非線性規(guī)劃的參考書，《Convex Optimization》凸優(yōu)化的參考書；

參照上一篇http://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/72628863

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习知识点(三十四)机器学习类学习资源的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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