对于初学者,必须阅读哪些有关机器学习的论文?
我的答案假设您是机器学习的初学者,并且对统计,概率和微积分有一定的了解。
- 正如之前所提,布里奥曼(Leo Breiman)的两篇文化论文是一个很好的开始,了解统计和计算机科学的观点统计学习研究社区。我强烈建议您阅读。
- 对于数据准备和预处理Hadley Wickham Tidy数据是必读的。
- 回归分析是机器学习的基础和最重要的概念之一,您应该知道的7种回归技术!可以给您一个概述。
- 非常重要概念:没有免费的午餐定理。
机器学习涉及多个方面,分别是:
数据表示:将数据转换到另一个空间(通常是矢量空间)的位置。
- 代表向量空间中的单词:向量空间中单词表示的有效估计。
- 一种矢量文件:句子和文件的分布式表示。
学习:
评价:对模型进行实证评估非常重要,以了解模型并从中进行推断。
神经网络的花絮:
希望有帮助。_/ \ _
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