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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 【讨论】机器学习理论基础
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tianblank

木虫 (小有名气)
遗传、免疫、神经、粒子、量子
好好学习
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21楼2010-07-22 09:43:29
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huyao001

铜虫 (初入文坛)
★
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statistical learning theory
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22楼2010-08-23 10:47:28
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yishuipang

铁杆木虫 (职业作家)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
网上有电子版，搜一下
引用回帖:
Originally posted by FriendYou at 2010-04-22 17:41:31:

有电子版吗？

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VIP:VInterestingPaper
23楼2010-08-23 11:47:41
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huyao001

铜虫 (初入文坛)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
the eleme不错nts of statistical learning
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24楼2010-10-06 10:39:33
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zxtgg

新虫 (初入文坛)
bishop的书……
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25楼2010-11-21 15:14:22
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raodu

新虫 (初入文坛)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
Bishop的PRML比较适合入门学习。如果注意的话，PRML里的内容基本是：机器学习中很有影响力的2大topic是SVM(discriminative model)和Graphical model(主要是generative model)。

前者研究较为成熟。后者正在越来越流行，相关工作在NIPS, ICML, CVPR, UAI, AISTATS等顶级会议中随处可见，在文本和视觉处理中有很大的影响力。特别是在无监督和半监督学习中具有非常重要的地位。它建立在完整的统计理论框架下，几乎能对常见模型给出概率解释，比如SVM, PCA, Sparse Representation等。

当前新兴的热点包括nonparametric bayesian和结合两大类方法的优点。
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26楼2010-11-27 02:52:21
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raodu

新虫 (初入文坛)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
从几大顶级会议和期刊中来看，"遗传、免疫、粒子"算不上Machine Learning里的主流方向。

神经网络曾是个热点，但其主要问题在于“overfitting”而导致泛化能力比较弱。其根本原因在于没有根据问题的结构施加合适的prior来约束最优化过程。而generative model则很好地解决了这个问题，比如的Deep belief network。

建议是如果要进行machine learning方面的研究，应该从目前最新的方法和主题入手，避免去做别人10年前就做过的东西。
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27楼2010-11-27 03:01:21
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conease

铁杆木虫 (正式写手)
★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖
这里真的受益不浅，感谢raodu
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28楼2011-04-28 15:06:28
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匿名

用户注销 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
本帖仅楼主可见
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29楼2014-08-13 16:20:03
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slj082370222

铜虫 (小有名气)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
引用回帖:
29楼: Originally posted by mafei863 at 2014-08-13 16:20:03
我的入门历程：先学习SVD，PCA，KPCA，LDA，然后DL，FDDL，结合学习核函数，论文+代码，深入研究数月便可写文章了。

有没有机器学习相关的书籍推荐下，谢谢了
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梦想总是遥远的，我拿什么区创造。
30楼2014-12-30 20:46:46
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