Учебная литература по анализу данных и машинному обучению (рекомендации)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Рекомендуемая литература для студентов и аспирантов.

Онлайн-учебники на русском

  1. Глубокое машинное обучение (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://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»
Личные инструменты