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pingdan

金虫 (正式写手)

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cixiang

铁杆木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

可以先看看《Artificial Intelligence: A Modern Approach》、《All of Statistics》、《Foundations of Machine Learning》。至于书的版本,还是建议看英文的吧,中文的翻译都有些别扭,感觉,呵呵
科研穷三代,读博毁一生
6楼2013-01-17 16:50:34
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cixiang

铁杆木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
pingdan: 金币+5, ★★★很有帮助, 请教 从入门到深入的 阅读路线,学习方法,谢谢! 2013-01-15 19:53:41
1、书很多啊,《Artificial Intelligence: A Modern Approach》、《All of Statistics》、《Foundations of Machine Learning》、《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》(刚出来的非常好的大部头巨著)、《Machine Learning: An Algorithmic Perspective》、《Statistical foundations of machine learning》等
2、你也可以看看国外的一些机器学习和人工智能的课程。推荐https://www.coursera.org/上standford的Andrew Ng的ML课,以及udacity上的AI导论http://www.udacity.com/overview/Course/cs271/CourseRev/1。AI这门课的主讲之一Peter Norvig非常厉害,现在好像在google工作了。
科研穷三代,读博毁一生
2楼2013-01-15 19:45:58
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wyhffjf

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
同推荐:Artificial Intelligence: A Modern Approach
不过,外文书,说实在的看起来费劲。不过,似乎有中文版了
3楼2013-01-16 13:55:49
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想飞的猪

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
pingdan: 金币+3, ★★★很有帮助, 应付考试内容包括确定性和不确定性推理两部分,要求推导。 2013-01-17 11:32:16
貌似现在传统的人工智能不太多了吧?不知道你具体做什么的
我觉得找一些具体问题的书看看比看人工智能的要实际
比如你可以专门看:
神经网络的、SVM的、数据挖掘的、概率学习的、文本的...
4楼2013-01-16 21:46:21
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