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目录

1.会议

 2.期刊

3.书籍

4.大牛(包括博客和公众号等)


 

1.会议

机器学习相关会议

名称

类别

机器学习会议(ICML)

国际(最为重要)

神经信息处理系统会议(NIPS) 

国际

学习理论会议(COLT)

国际

人工智能领域(IJCAI

国际
人工智能领域(AAAI) 国际

数据挖掘领域(KDD)

国际

数据挖掘领域(ICDM)

国际

计算机视觉与模式识别CVPR

国际

欧洲机器学习会议(ECML)

区域性

亚洲机器学习会议(ACML);

区域性

中国机器学习大会(CCML)

国内

"机器学习及其应用"研讨 (MLA)

国内

 2.期刊

机器学习期刊
名称 类别

Journal of Machine Learning Research

国际(最为重要)

Machine Learning

国际(最为重要)

Artificial Intelligence

国际(AI领域)

Journal of Art cial Intelligence Rese rch

国际(AI领域)

ACM Transactions on Knowledge Discovery

from Data

国际(数据挖掘)

Dαtα Mining and Knowledge Discovery

国际(数据挖掘)

IEEE Transactions on Pattem Analysis and Machine Intelligence

国际(计算机视觉与模式)

Neural Computation

国际(神经网络)

IEEE Transa tions on Neural Networks αηd Le ming 8ystems

国际(神经网络)

3.书籍

机器学习书籍
名称 类别

[Mitchell, 1997]

入门

[Duda et al., 2001; Alcpaydin, 2004; Flach, 2012]

入门

[Witten et al, 2011]

入门(基于 WEKA
《机器学习》[周志华 20xx] 入门(推荐)
《统计学习方法》[李航, 2012]

入门(推荐)

[Hastie et al., 2009]

进阶

[Bishop, 2006]

进阶(贝叶斯爱好者)

[Shalev-Shwartz and Ben-David, 2014]

进阶(理论型)

《机器学习:一种人工智能途径》[Michalski et al., 1983]

文献合集

《人工1.7 阅读材料 17 智能手册》系列

高阶

入门推荐的话当然是周志华老师的西瓜书《机器学习》了(默认已经有一定数学基础,概率论、线性代数等,不过此书对其要求不高),当然还有李航老师的《统计学习方法》

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4.大牛(包括博客和公众号等)

机器学习其他
名称 类别
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