Учебная литература по анализу данных и машинному обучению (рекомендации)

Материал из MachineLearning.

Версия от 11:20, 20 ноября 2024; Victor Kitov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Рекомендуемая литература для студентов и аспирантов.

Онлайн-учебники на русском

  1. Глубокое машинное обучение (онлайн-учебник) (Китов В.В., МГУ им. Ломоносова).
  2. Машинное обучение (Школа анализа данных Яндекса).
  3. Машинное обучение (университет ИТМО).

Книги на русском

  1. Загоруйко, Н. Г. Когнитивный анализ данных. — Академическое издательство «ГЕО», 2012. — 203 с.  (подробнее)
  2. Мерков, А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. — Едиториал УРСС, 2011. — 256 с.  (подробнее)
  3. Журавлёв, Ю. И., Рязанов, В. В., Сенько, О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: ФАЗИС, 2006. — 176 с.  (подробнее)
  4. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. — 270 с. — ISBN 5-86134-060-9  (подробнее)

Книги на английском

  1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition. — Morgan Kaufmann Publishers, 2012. — 703 p.  (подробнее)
  2. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning, 2nd edition. — Springer, 2009. — 533 p.  (подробнее)
  3. Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. — Springer, 2006. — 738 p.  (подробнее)

Ссылки

Источник — «http://www.recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_%D0%BF%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D1%83_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B8_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%83_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E_%28%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8%29»