我刚刚读完了Peter Norvig的《人工智能：一种现代方法》第三版。我主要用这本书作为介绍，了解人工智能的概念。我很快将与我的一位教授一起开始一个机器学习学习小组，我想知道是否有人知道一些好的机器学习书籍（特别是神经网络，但不仅限于此）。
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这是我最近完成的一门课程阅读清单中的一些摘录: 链接
核心教材
机器学习，作者Tom Mitchell，出版社McGraw-Hill Press，1997年。
神经网络
D. Chen和P. Burrell，《基于案例推理系统和人工神经网络的综述（pdf文件）》，发表于Neural Computing & Applications，第10卷，第3期，2001年，页码264-276（版权所有2001 Springer）。
M.F. Valstar和M. Pantic，《视频中面部动作和情感的生物学与逻辑启发式编码比较（pdf文件）》，发表于Proc. IEEE Int'l Conf. on Multimedia and Expo (ICME '06)，加拿大多伦多，2006年7月（版权所有2006 IEEE Press）。
S. Petridis和M. Pantic，'笑声和语音的视听辨别（pdf文件）'，收录于IEEE国际会议声学、语音和信号处理（ICASSP'08），第5117-5120页，美国拉斯维加斯，2008年4月（版权所有©2008 IEEE Press）。
优秀的书籍
模式分类，作者：R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork，出版社：John Wiley Press，2005年。
模式识别与机器学习，作者：Christopher Bishop，出版社：Springer，2006年。
- Richard Inglis
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您可以查看这些免费的在线课程：
- Caltech的入门机器学习课程（2012年4月3日开始；为期8周）
- Coursera的机器学习入门课程（即将开始，但尚未宣布日期；为期10周）
- Coursera的机器学习入门课程（已结束；为期10周）
- Franck Dernoncourt
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该书（链接网页提供免费PDF下载）是机器学习领域的一本优秀且几乎全面的评论。虽然这听起来有点自负，但它确实如此好。
顺便说一下，尽管Norvig和Russell的书非常好，但它在机器学习方面几乎没有提供任何内容。因此，如果您对数学背景不确定，那么阅读PDF可能会很困难。
- B. Decoster
1
谢谢，我会看一下这本书的。我的数学基础还可以，我在大学里学过一些课程。好的，谢谢，我会看一下这个PDF文件的。 - Raphael Mitrious
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