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机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域经典图书推荐

更新时间: 2014-01-05 02:29:00 责任编辑: Author_N1

 

机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域经典书籍推荐
    人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等作为计算机科学重要的研究分支,不论是学术界还是工业界,有关这方面的研究都在如火如荼地进行着,学习这些方面的内容有一些经典书籍,现总结如下,方便自己和大家以后学习研究:

人工智能:

《Artificial Intelligence: A Modern Approach》,第三版,Russell著,权威、经典的人工智能教材,阐述了人工智能的核心内容,反映了人工智能最近10年来的新进展。

《ProgrammingCollective Intelligence》,Toby Segaran著,本书将带你进入机器学习和统计学的世界,对算法的描述简明清晰,很对代码都可以直接拿去实际应用。

数据挖掘:

《DataMining, Concepts and Techniques》,第三版,Han著,数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作。

《DataMining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》,第二版,Witten著,介绍了机器学习的基本理论和实践方法,并提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka,算法部分介绍得很详细。

信息检索:

《An Introductionto Information Retrieval》,Manning著,这是一本介绍信息检索的入门书籍,书中对信息检索的基本概念和基本算法做了介绍,适合初学者。

《Search Engines Information Retrieval in Practice》,Croft著,这本书讲述了搜索引擎的构造方法,通过实际代码展示了搜索引擎的工作原理,对于学生和从事相关领域的工程师,本书都值得一看。

《Managing Gigabytes》,《Mining the Web -Discovering Knowledge from Hypertext Data》

《Information Theory:Inference and Learning Algorithms》

模式识别和机器学习:

《Pattern Classification 》,第二版,Duda著,模式识别的奠基之作,但对SVM、Boosting几乎没提,有挂一漏万之嫌。

《Pattern Recognition and Machine Learning》,Bishop著,侧重概率模型,详细介绍了Bayesian方法、有向图、无向图理论等,体系完备。

《Kernel Methods for Pattern Analysis》,John Shawe-Taylor著,SVM等统计学的诸多工具里都用到了核方法,可以将将低维非线性空间映射到高维的线性空间中,但同时会引入高维数据的难题。

计算机视觉:

《Computer Vision: A Modern Approach》,第二版,Forsyth著,一本不错的计算机视觉教材,全书理论联系实际,并加入了计算机视觉领域的最新研究成果。

《Computer Vision: Algorithms and Applications》,Richard Szeliski的大作,《数字图像处理》课程老师推荐的一本书籍,这本书我还没有看完,书中对计算机视觉领域最新的一些算法进行了汇编,包括图像分割,特征检测和匹配,运动检测,图像缝合,3D重建,对象识别等图像处理的诸多方面,借助本书我们可以对最新主流图像处理算法有个全局把握。

线性代数:

《Linear Algebra and Its Applications》Fourth Edition, Gilbert Strang的著作,本书详细介绍了向量空间、线性变换、本征值和本征向量等线性代数的重要基本概念,把抽象的线性空间形象地表达出来,适合初学者。

《Introduction to Probability Models》第10版,Ross著,一本书能够发行到第十版,你说是不是很经典呢?

离散数学:

《Discrete Mathematics and Its Applications》,第六版,Rosen著,本书囊括了离散数学推导、组合分析、算法及其应用、计算理论等多方面的内容,适合初学者。

矩阵数学:

《Matrix Analysis》,Horn著,本书无疑是矩阵论领域的经典著作了,风行几十年了。

概率论与数理统计:

《All Of Statistics》,Wasserman著,一本数理统计的简介读本。

《Introductionto Mathematical Statistics》,第六版,Hogg著,本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布,以及ML,Bayesian方法等内容。

《Statistical Learning Theory》Vapnik的大作,统计学界的权威,本书将理论上升到了哲学层面,他的另一本书《The Nature ofStatistical Learning Theory》也是统计学习研究不可多得的好书,但是这两本书都比较深入,适合有一定基础的读者。

《统计学习方法》,李航著,国内很多大学都在用这本书,本书从具体问题入手,由浅入深,简明地介绍了统计学习的主要方法,适合初学者而又想对统计学习理论有一个全局理解的学生。

《The Elements of Statistical Learning-Data Mining, Inference, and Prediction》,第二版,Trevor Hastie著,机器学习方面非常优秀的一本书,较PC和PRML,此书更加深入,对工程人员的价值也许更大一点。

《AnIntroduction to Probabilistic Graphical Models》,Jordan著,本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念,对隐变量(潜在变量)也做了详细介绍,相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。

《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》,Koller著,一本很厚很全面的书,理论性很强,可以作为参考书使用。

最优化方法:

《Convex Optimization》,Boyd的经典书籍,被引用次数超过14000次,面向实际应用,并且有配套代码,是一本不可多得的好书,网址http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/。

《Numerical Optimization》,第二版,Nocedal著,非常适合非数值专业的学生和工程师参考,算法流程清晰详细,原理清楚。

另外推荐几个博客和网站:

https://www.coursera.org/,这是一个由世界顶级大学联合创办的网上在线视频公开课网站,里面有stanford, MIT,CMU等计算机科学一流大学提供的免费教学视频,内容全面,计算机科学方面的资源较网易视频公开课网站(http://open.163.com/)内容要新、要全。

http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2915005,本文的部分内容就是借鉴刘未鹏大神的博客而来的,也正是看过他的那个书单后,我才决定写一个总结归纳性的文章,这样可以方便大家学习,更可以勉励自己多看些有益的经典书籍。

http://blog.pluskid.org/,这是浙大学生张驰原的博客网站,现在他去了MIT,博客里面的很多资源都值得一看,博文的很大一部分都是关于机器学习的,加入了作者自己的理解,深入浅出。

http://blog.csdn.net/ffeng271/article/details/7164498,林达华推荐的几本数学书,转自MIT大牛博客。

 

 

      

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