学习数据医学的8类必读书籍（中)

习的原理。它号称是一本奇妙的前言！

所示23. 《Python机器研修》

5. 自然形式化应付疑虑(NLP)类前言籍 （1）《配要用途Python来进行自然形式化应付疑虑》（Natural Language Processing with Python）

所示24. 《配要用途Python来进行自然形式化应付疑虑》

写作者:史蒂文·伯德，艾玛·克莱因，爱德华·洛珀（Steven Bird，Ewan Klein，Edward Lope）

这又是一本尽力“边学边实践”应当的前言。我们所需研修 Python 的之外方法论，如果对这些方法论并非如此，将只能配要用途 NLTK 库（Natural Language Toolkit）在 NLP 世界里航向。

（2）《统计原始数据自然形式化应付疑虑基石》（Foundations of Statistical Natural Language Processing）

所示25. 《统计原始数据自然形式化应付疑虑基石》

写作者：克里斯托弗·曼宁，辛里奇·舒茨（Christopher Manning，Hinrich Schutze）

这是一本概要非常全盘的概要，它扩展到了 NLP 里广泛的子配轴，比如评注分类、词性标注、不确定性句法分析方法等。写作者在前言里加入了严格的数学和形式化学基石概要。这本前言写得非常详述，读后能让我们；还有往日。

（3）《音位和形式化应付疑虑》（Speech and Language Processing）

所示26. 《音位和形式化应付疑虑》

写作者：迈克尔·朱拉格勒，詹姆斯·H·托马斯（Daniel Jurafsky和James H. Martin）

这本前言论述的里长期是对自然形式化的确实领域和科学研究评论者。它是朱拉格勒和托马斯写的一本有系统的关于 NLP 和量化形式化学的前言。也是大师们以自己为取材而著的作品。

6. 量化机系统动态类前言籍 （1）《量化机系统动态：演算法与领域》（Computer Vision: Algorithms and Applications）

所示27. 《量化机系统动态：演算法与领域》

写作者：理查德·鲁特奥列尼夫卡（ Richard Szeliski）

本前言探求得了各种常见的量化机系统动态电子技术。这是一本概要全盘的前言，它规避了科学研究的原理来应付基本的量化机系统动态疑虑。

（2）《用 Python 编程量化机系统动态》（Programming Computer Vision with Python）

所示28. 《用Python编程量化机系统动态》

写作者：特为·查理·托巴斯（Jan Erik Solem）

大家在有系统读到这本令人惊叹的前言之前，请求次访问前言里链接的网站，下载原始数据集、编译器信纸，并复制那里提到的 GitHub 存储库。这本前言对量化机系统动态世界的概述，是在原始数据集、编译器信纸和 GitHub 存储库的基石上完成的。

（3）《量化机系统动态：静态、研修和推理》（Computer Vision: Models, Learning, and Inference）

所示29. 《量化机系统动态：静态、研修和推理》

写作者：西蒙·J·D·托马斯（Simon J.D. Prince）博士

这本前言从零基石开始，向我们简述了不确定性的方法论。在此基石上，进一步加快进程，简述了 70 种以上的演算法并插入 350 张以上的所示片作为补充说明。

7. 人脑类前言籍 （1）《人脑：一种传统意义原理》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）

所示30. 《人脑：一种传统意义原理》

写作者：斯所示尔特·拉鲁特尔，彼得·波尔格（Stuart Russell，Peter Norvig）

是斯所示尔特·拉鲁特尔和彼得·波尔格所写的前言！并不一定的宝藏前言籍。此前言是人脑各个领域的专著。概要除此以外音位识别、自动驾驶车也、机器翻译和量化机系统动态等人脑组件，它可以被视为关于人脑的鼻祖分级的前言。

（2）《人类所的人脑》（Artificial Intelligence for Humans）

所示31. 《人类所的人脑》

写作者：杰夫·汤马斯（Jeff Heaton）

人脑看似的基石演算法是什么？这本实际上 222 页的前言包括了大量的电子技术专业知识。它是关于 AI 看似电子技术（维度、距离度量、聚类、错误量化、雪地、配要用途求得多元函数局部最小值的 Nelder Mead 演算法、二阶回归）新作前言籍的第 1 卷。此前言还值得注意了一个网站，里面除此以外了前言里引用的例子和一个包括编译器的 GitHub 库。

（3）《配演算法》（The Master Algorithm）

所示32. 《配演算法》

写作者：佩德罗·马塞（Pedro Domingos）

如果我们想要找一本关于人脑电子技术方面的全盘前言籍，那这本不是我们要找的最终目标。但我们无论如何能发现一个单一的演算法（或“配演算法”），来挖掘出有关原始数据的所有专业知识？请求读到此前言，加入佩德罗·马塞斯的探求得吧。

之外读到：研修原始数据科学研究的8类物件前言前言籍（下）

日文版：甜汤

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