1樓：梁勇
必讀經典
1. Programming Collective Intelligence
作者 : Toby Segaran 出版社 : O'Reilly Media, Inc.評語 : 近年出的入門好書，培養興趣是最重要的一環.
2. Machine Learning
作者 : Tom M. Mitchell出版社 :
McGraw-Hill Science/Engineering/Math評語 : 很多章節有點到為止的感覺，但是很適合新手入門。比如決策樹部分就很精彩，並且這幾年沒有特別大的進展，所以並不過時。
另外，這本書算是對97年前數十年機器學習工作的大綜述，參考文獻列表極有價值。
3. Artificial Intelligence
作者 : Stuart Russell/Peter Norvig 出版社 : Prentice Hall評語 : 無爭議的領域經典。
4. Pattern Recognition And Machine Learning
資料探勘中常見的 異常檢測 演算法有哪些？
大龍貓 發現了今年的一篇深度學習在異常檢測上的綜述，感覺還不錯 Deep Learning for Anomaly Detection A Survey yycc 分享乙個比較冷門而且比較玄幻的演算法，至今我仍沒能理解該團隊的想法 演算法名稱 HTM Hierarchical Temporal Me...
用於資料探勘的聚類演算法有哪些，各有何優勢？
對前面的回答有一些我自己的理解 所謂聚類，不過是我們人對一類演算法的人工分類，是我們人類起的名字，在某種情況下，這個詞非常好，在某種情況下，這個詞有一定的誤導或者偏頗性 我們可以管它叫聚類，也可以叫劃片，叫分組歸併，叫連線凝聚上提到的K means，我更傾向於認為是劃片 舉個例子，你要把世界地圖分為...
演算法工程師需要具備哪些大資料相關知識？
笑個不停 34er5 害，做為一名已經從業2年多快3年的風控演算法工程師的視角來回答一下這個問題，不過看題主是從事計算機視覺的童鞋，可以參考一下 以乙個業務驅動的演算法模型的上線流程來具體說一下需要用到的一些資料處理技術 業務爸爸說，這邊有一塊使用者的風險近期抬頭了，需要壓降，老闆說那個xx童鞋你來...