期刊導航
對于初學者，必須閱讀哪些有關機器學習的論文？
我的答案假設您是機器學習的初學者，并且對統計，概率和微積分有一定的了解。
- 正如之前所提，布里奧曼（Leo Breiman）的兩篇文化論文是一個很好的開始，了解統計和計算機科學的觀點統計學習研究社區。我強烈建議您閱讀。
- 對于數據準備和預處理Hadley Wickham Tidy數據是必讀的。
- 回歸分析是機器學習的基礎和最重要的概念之一，您應該知道的7種回歸技術！可以給您一個概述。
- 非常重要概念：沒有免費的午餐定理。
機器學習涉及多個方面，分別是：
數據表示：將數據轉換到另一個空間（通常是矢量空間）的位置。
- 代表向量空間中的單詞：向量空間中單詞表示的有效估計。
- 一種矢量文件：句子和文件的分布式表示。
學習：
評價：對模型進行實證評估非常重要，以了解模型并從中進行推斷。
神經網絡的花絮：
希望有幫助。_/ \ _
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