Машинное обучение. Необходимые для изучения дисциплины

[oxid]

Привет!
Подскажите какие темы/предметы нужны в первую очередь чтобы изучать машинное обучение?
Для понимания регрессий, svm, распознавания изображений и прочего.

// Близкая тема: «Машинное обучение [Литература]» / GAA

[Pavia]

oxid
Не думаю что надо что-то специальное изучать. Предмет достаточно тщательно разжёван, что-бы его могли понять не шибко подготовленные люди.
Хотя возможно пригодиться:
Теория матриц и линейной алгебры.
Теория вероятности и случайных процессов.
Оптимизация.

[oxid]

А не подскажете литературу, в которйо он так разжеван? Желательно на русском..

[Pavia]

В интернете по интересующий теме можно найти много. Есть книги, есть лекции ведущих вузов. Есть просто статьи на тематических сайтах.

[Munin]

Pavia
Дайте более конкретные ссылки.

[Pavia]

Munin
Ссылке не собираю, да и те что были утеряны на старом жестком диске .
Я вам уже писал, что нет такой ссылке где-бы было всё. Да в том изложение которое меня устраивает.

Очень много статей есть на habrahabr.ru рассказано можно сказать на пальцах.
Я очень много читал статей, которые нашел в интернете, на заданную тему. В основном на английском.

Из лекций по машинному обучению:
1) курс лекций, К.В.Воронцова
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=ML
2) Курс лекций МГУ
http://courses.graphicon.ru/main/vision/2012/lectures
3) Стенгфорт
http://cs229.stanford.edu/materials.html
4) Курсы MIT
http://www.youtube.com/user/MIT
5) У Беркли курсов нет. Зато есть отличные статьи и работы, но они по разным журналам раскиданы.

Из книг, пока ни одна не приглянулась:
Визильтер, Желтов, Князь: Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW и IMAQ Vision
Понс, Форсайт Компьютерное зрение. Перевод ужасный читайте на английском.
По поводу компьютерного зрения. Сейчас появилось много новых книг, но на английском, поэтому руки ещё не дошли чтобы их прочитать.

Про линейной алгебре советую прочить в книгах:
Р. Хорн ,Ч. Джонсон.-Матричный_анализ(1989)
Книги Дж. Глоба.
А ещё лучше посмотреть видео курс от MIT.
Про МНК не плохо описано, правда мало, в:
Каханер,_Моулер,_Наш.-Численные_методы_и_программное_обеспечение-Мир(1998)
Про НС читаем здесь:
http://www.neuroproject.ru/neuro.htm

Про SVM читать лучше в лекциях.

Возможно есть и лучше работы, но их надо икать.

[oxid]

Вот что что. но лекции Воронцова нельзя назвать разжеванными для неподготовленных людей :)

[Narn]

По машинному обучению:
R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G.Stork: Pattern Classification.
T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The Elements of Statistical Learning.

По комп. зрению:

http://szeliski.org/Book/

Ну и если хотите реальный cutting edge, надо труды конференций читать, тут, к сожалению, не математика --- обобщающих монографий писать желающих почти нет (ибо, пока будешь писать, половина уже устареет).

[Foxer]

Очень важную роль в машинном обучении играет статистика. Так что ее тоже было бы полезно вам почитать.

[mrgloom_]

линейная алгебра, статистика, численные методы, обработка сигналов\изображений.

[oxid]

Добрый вечер! Хочу подтянуть статистику чтобы заниматься Маш. Обучением. Тер вер. повторил более менее, матан, алгебру тоже. То что не повторил, буду изучать в процессе ;)

Вопрос - какие главы изучать в первую очередь, какие книги использовать?
Сейчас есть книга Лагутина. И книга по прикладной статистике, но её думаю изучить чуть позже, хотя она ближе к делу.

Посоветуйте учебников, задачник, лекций, и какие разделы читать.
Хочу после этого заниматься классификацией, нейронными сетями, и прочим.
Спасибо!!

[AdaBoost]

Подскажите пожалуйста, а в разрезе машинного обучения какой по мат.анализу лучше будет учебник?

GAA:

Тема уточнена. Оффтопик удалён.
14.07.17 ветки объединены.

[Mihaylo]

Много учебников нашли?

К. В. Воронцов. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин)

[AdaBoost]

Составил список книг, видео и курсов по машинному обучению и математике, всё на русском языке. Большая, качественная подборка. Почти все pdf'ки книг гуглятся.
https://ru.stackoverflow.com/a/683632/1084

Если есть что добавить стоящего к списку - пишите.

[Rasool]

Вот тема, которая коррелирует с данной: Задачи в machine learning. Там тоже есть полезные ссылки.