从数据中学习
Learning From Data
Yaser S. Abu-Mostafa · 初版 2012 年
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为什么值得读
数学门槛适中且讲透机器学习底层物理机制的入门佳作
- 数学推导不繁复却不敷衍
- 帮读者看清机器学习底层的运作本质
- 配套加州理工公开课视频便于对照学习
适合：希望透彻理解机器学习原理的初学者
值得读指数：86 / 100
Hacker News 读者推荐
顺着这个补充一句，我觉得阿布-穆斯塔法（Abu Mostafa）写的《机器学习基石》（Learning from Data）[0] 是该领域极其出色的入门书。它不盲目堆砌数学，但也绝不敷衍略过 [0]:http://www.amazon.com/Learning-From-Data-Yaser-Abu-Mostafa/d...
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……来自斯坦福大学：http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html 巴伯（Barber）的《贝叶斯推理与机器学习》（Bayesian Reasoning and Machine Learning），网上有免费版：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=... 阿布-穆斯塔法的《机器学习基石》（Learning from Data），配有加州理工的视频课程：http://work.caltech.edu/telecourse.html 主教（Bishop）的《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/……
maurits 在 HN 的推荐
加州理工学院亚塞尔·阿布-穆斯塔法教授的《机器学习基石》（Learning from Data）：https://work.caltech.edu/telecourse.html。去年 edX 上还开过这门课。MMDS：《海量数据集挖掘》（Mining Massive Datasets），斯坦福大学教授尤雷·莱斯科韦茨（Jure Leskovec）、阿南德·拉贾拉曼（Anand Rajaraman）、杰夫……
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豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 1600490069
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。