參考資料與推薦閱讀

本書是一本TensorFlow技術手冊,並不包含太多關於機器學習/深度學習的理論知識。然而一本好的機器學習入門資料仍然對TensorFlow技術的理解至關重要。對於希望入門機器學習/深度學習原理的讀者,筆者給出(具有個人主觀色彩和局限的)以下閱讀建議。

如果你是一名在校大學生,具有較好的數學基礎,可以從以下教材入手,作爲學習機器學習的起點:

如果你希望更具實踐性的內容,推薦以下書籍:

如果你對大學的知識已經生疏,或者還是高中生,推薦首先閱讀以下教材:

對於貝葉斯的視角,推薦以下入門書籍:

如果你喜歡相對生動的視頻講解,可以參考以下公開課程:

相對的,一本不夠適合的教材則可能會毀掉初學者的熱情。對於缺乏基礎的初學者, 推薦以下書籍:

  • Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. 深度學習 . 人民郵電出版社, 2017.

  • Bishop, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning . Information Science and Statistics. New York: Springer, 2006.

    • 又名「PRML」(書名首字母縮寫),目前已開放 免費下載 。以貝葉斯的視角爲主,同時其難度可能很不適於缺乏數學基礎的入門者。

重要

不推薦以上書籍,並不是說這些作品不夠優秀! 事實上,正是因爲這些書籍太優秀,影響力太大,才以至於不得不拿出來特意提醒一下,這些書可能並不適合於絕大多數初學者。就像應該很少有學校用《電腦程式設計藝術》(TAOCP)作爲計算機的入門教材一樣。對於已經入門或者有志於深層次研究的學者,當可從這些書籍中受益匪淺。