深度学习花书+机器学习西瓜书电子版我找到了

今天给大家推荐两套份不错的学习笔记，挺详细的。深度学习花书+机器学习西瓜书PDF文档。

《深度学习》，又名“花书”。该书由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材，被誉为深度学习“圣经”。

西瓜书《机器学习》无疑是机器学习的必读书籍。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。

对于这两套资料，我是非常推荐的，本次免费分享给大家。

文末附免费下载方式

深度学习花书内容展示

第一部分：应用数学与机器学习基础

线性代数

概率与信息论

数值计算

机器学习基础

第二部分：深度网络：现代实践

深度前馈网络

深度学习中的正则化

深度模型中的优化

卷积网络

序列建模：循环和递归网络

实践方法论

应用

第三部分：深度学习研究

包括（线性因子模型、自编码器、表示学习、深度学习中的结构化概率模型、蒙特卡罗方法、直面配分函数、近似推断、深度生存模型...）

英文原版

在AI领域内，关于深度学习的课程资料有很多很多，而《深度学习Deep Learning》是业界公认深度学习领域奠基性的经典教材，本次为免费分享。

机器学习西瓜书内容展示

第一章：绪论

• 引言
• 基本术语
• 假设空间
• 归纳偏好
• 发展历程
• 应用现状
• 阅读材料

第二章：模型评估与选择

• 经验误差与过拟合
• 评估方法
• 性能度量
• 比较检验
• 偏差与方差
• 阅读材料

第三章：线性模型

• 基本形式
• 线性回归
• 对数几率回归
• 线性判别分析
• 多分类学习
• 类别不平衡问题
• 阅读材料

第四章：决策树

• 基本流程
• 划分选择
• 剪枝处理
• 连续与缺失值
• 多变量决策树
• 阅读材料

第五章：神经网络

• 神经元模型
• 感知机与多层网络
• 误差逆传播算法
• 全局最小与局部极小
• 其他常见神经网络
• 深度学习
• 阅读材料

第六章：支持向量机

• 间隔与支持向量
• 对偶关系
• 核函数
• 软间隔与正则化
• 支持向量回归
• 核方法
• 阅读材料

第七章：贝叶斯分类

第八章：集成学习

第九章：聚类

.......

内容过多本文就不一一展示了。

书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等)，记录了本人在学习过程中的理解思路与扩展知识点，希望对新人阅读西瓜书有所帮助!

点击下方名片，扫码即可免费获取完整版PDF文档。