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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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