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继NLP之后，我又开了ML这个大坑。这是因为NLP涉及到太多的ML模型，仅仅拿过来用的话，我实现的HanLP已经快到个人极限了。而模型背后的原理、如何优化、如何并行化等问题，都需要寻根求源才能解决。
所以我找了个书单自学，电子书为主，顺便分享出来。
[plain]view plaincopy ML书单 │李航.统计学习方法.pdf │机器学习及其应用.pdf │AllofStatistics-AConciseCourseinStatisticalInference-LarryWasserman-Springer.pdf │MachineLearning-TomMitchell.pdf │PRML.pdf │PRML读书会合集打印版.pdf │ProgrammingCollectiveIntelligence.pdf │[奥莱理]MachineLearningforHackers.pdf │[机器学习]Tom.Mitchell.pdf │《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》迷你书.pdf │推荐系统实践.pdf │数据挖掘-实用机器学习技术（中文第二版）.pdf │数据挖掘_概念与技术.pdf │机器学习-Mitchell-中文-清晰版.pdf │机器学习导论.pdf │模式分类第二版中文版Duda.pdf（全）.pdf │深入搜索引擎--海量信息的压缩、索引和查询.pdf │矩阵分析.美国Roger.A.Horn.扫描版.pdf │统计学习基础数据挖掘、推理与预测.pdf │ ├─机器学习实战 │machinelearninginaction.zip │机器学习实战单页.pdf │机器学习实战.pdf │ └─论文文集 └─LDA LDA-wangyi.pdf LDA数学八卦.pdf text-est.pdf
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