Es posible que no haya una sola fuente de libros para un conocimiento profundo del aprendizaje automático. Dado que el dominio en sí mismo está evolucionando y es vasto. Aquí hay un par de libros que recomendaría
Aprendizaje estadístico enfocado
- Abrir introducción a las estadísticas OpenIntro
- Cualquier libro o material de aprendizaje. Métodos estadísticos baynesianos.
- Elementos de aprendizaje estadístico por Trevor Hastie
- Cualquier libro sobre la realización de estadísticas con R
Aprendizaje automático enfocado
- Comprensión del aprendizaje automático de la teoría a los algoritmos
- Minería Conjuntos de datos masivos
- Aprendizaje profundo por Ian Good Fellow
Esta lista de libros en sí no es una lista completa. Para obtener más información, le recomendaría que siga a bloggers de investigación en el dominio de Machine Learning. Aquí está la lista que raspé.
- ¿Por qué 1984 es un libro tan bueno?
- ¿Qué libros leíste para aprender el arte de invertir y los mercados de valores?
- ¿Hay algún buen libro de gramática recomendado para mis hijos?
- ¿Cuál es el mejor libro para el examen NET en el comercio?
- ¿Qué libro marcó una gran diferencia en tu vida y por qué? ¿A qué tipo de persona se lo recomendarías?
Los 50 mejores blogs de estadísticas de 2017: las mejores universidades
¿Cuáles son los mejores blogs sobre estadísticas que todos deberían leer?
Aprendizaje automático (teoría)
Blog LingPipe
http://mark.reid.name/blog/
Aventuras en tierra de datos
Aprendizaje automático, etc.
Aprendizaje automático, etc.
Blog de Edwin Chen
El estructuralista de la información
Darwinismo craneal
AI y Ciencias Sociales – Brendan O’Connor
Minería de datos: minería de texto, visualización y redes sociales
Blog de Justin Domke
blog de procesamiento de lenguaje natural
Reflexiones de un informático sobre predicciones, probabilidades y mercados
proyecto vetta
Aicoder