Michael Echalar

剑桥这回直接扔王炸了！！ AI & ML经典教材全集直接免费开放，PDF随便下。 想学机器学习又不想被割韭菜买高价课的，这十本刷完，底子基本就硬了。 顺序从易到难排好了： 1️⃣ 《机器学习理解》——理论算法一把抓，零基础入门首选 🔗 cs.huji.ac.il/~shais/Underst… 2️⃣ 《机器学习数学基础》——数学底子弱的先把这本补上 🔗 mml-book.github.io/book/mml-… 3️⃣ 《机器学习算法的数学分析》——深入数学原理 🔗 tongzhang-ml.org/lt-book/lt-… 4️⃣ 《深度学习理论原理》——搞懂DL背后的理论根基 🔗 arxiv.org/pdf/2106.10165 5️⃣ 《神经网络与机器学习》——神经网络的系统讲解 🔗 arxiv.org/pdf/1901.05639 6️⃣ 《图深度学习》——图神经网络入门必读 🔗 yaoma24.github.io/dlg_book/d… 7️⃣ 《机器学习的算法视角》——从算法角度重新理解ML 🔗 people.csail.mit.edu/moitra/… 8️⃣ 《概率论：理论与实例》——概率基础打牢 🔗 sites.math.duke.edu/~rtd/PTE… 9️⃣ 《应用概率基础》——概率论实战应用 🔗 sites.math.duke.edu/~rtd/EP4… 🔟 《高级数据分析》——数据科学进阶必备 🔗 stat.cmu.edu/~cshalizi/ADAfa… 说句实话，这些书没一本是轻松的，别指望躺着翻完。 但只要你能硬啃下来两三本，比听群里吹一年AI牛逼都管用。