选择哪本机器学习书籍(APM、MLAP 或 ISL)?

机器算法验证 机器学习 参考
2022-04-10 06:28:31

我正在寻找一本书作为机器学习的参考书(我前段时间参加过机器学习讲座)。我将在一个项目中应用机器学习。

我查了很多书,发现以下三本最适合我:

  • 库恩和约翰逊的应用预测建模
  • Marsland 的机器学习算法视角(第二版)
  • Hastie 的统计学习导论

Applied Predictive ModelingAn Introduction to Statistical Learning使用 R 作为示例,而Machine learning an Algorithmic Perspective使用 Python。使用的语言并不重要,因为我对语言示例并不感兴趣(我正在使用 Matlab),我可能会跳过这些示例。

应用预测建模的优势似乎在于它涵盖了整个机器学习过程(特征选择等)并且似乎写得很好。Machine learning an Algorithmic Perspective(第二版)的优势在于它涵盖了更多的主题(集成学习、图形模型、高斯过程),并且可能包含更多的数学知识。

你会推荐这三本书中的哪一本(为什么)?

1个回答

对一本书的看法总是主观的。我个人很喜欢这两本书

  • 库恩和约翰逊的应用预测建模
  • Hastie (ISL) 的统计学习简介

我更喜欢 ISL,因为它比应用程序解释了更多的统计知识。另外,PLUS版ESL是机器学习最好的书之一。如果您熟悉 ISL 书中的符号,则可以通过查看 ESL 书来更深入地了解。

Applied Predictive Modeling 似乎没有太多的数学知识,但有很多应用程序,您可以使用 R CARET 库快速学习它。

我的建议,想要更深入吗?读 ISL 书,然后读 ESL 书。

如果您只是想大致了解什么是预测模型,请在 UCI 数据上使用 R CARET 库或查看一些Kaggle 脚本