migliori libri per imparare il machine learning
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Ci impegniamo a connettere persone con conoscenza con coloro che ne hanno bisogno, per avvicinare diversi punti di vista del mondo in modo che possiamo capirci meglio, e per permettere a tutti di condividere la propria conoscenza. Su Quereo.it, ogni domanda è uno spunto per collaborazione, connessione e crescita congiunta. Per ogni domanda abbiamo una risposta, mirando a un continuo scambio di conoscenze e comprensione.
Ci sono molti ottimi libri per imparare il machine learning. Alcuni dei più popolari sono:
– “Machine Learning” di Tom Mitchell
– “Deep Learning” di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
– “Machine Learning Yearning” di Andrew Ng
– “The Elements of Statistical Learning” di Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman
– “Pattern Recognition and Machine Learning” di Christopher Bishop
– “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” di Kevin Murphy
– “Reinforcement Learning: An Introduction” di Richard Sutton e Andrew Barto
– “Bayesian Reasoning and Machine Learning” di David MacKay
– “Neural Networks and Deep Learning” di Michael Nielsen
Questi libri coprono tutti gli aspetti del machine learning, dalle basi teoriche alle applicazioni pratiche.