GitHub 学生开发者大礼包 最新全方位解析报告 (2025版)

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顺便提一下，如果是关于 学习机器学习必读的经典教材有哪些？ 的话，我的经验是：学习机器学习，有几本经典教材特别推荐，适合入门和进阶： 1. **《机器学习》 - 周志华** 这本书中文写得很好，概念讲得细致，适合打基础，特别适合国内学生。 2. **《Pattern Recognition and Machine Learning》 - Bishop** 英文原版，理论细致，统计学背景强，适合想深入理解算法原理的人。 3. **《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》 - Kevin Murphy** 这本比较厚，内容全面，讲概率视角的机器学习，适合有一定基础想系统学习的人。 4. **《Deep Learning》 - Ian Goodfellow等** 专门讲深度学习，从基础神经网络到前沿模型，深度学习方向必备。 5. **《机器学习实战》 - Peter Harrington** 里面有很多代码实例，动手能力强的同学可以边学边练。 简单说，学机器学习，先从周志华或Bishop开始，打好理论基础，再看Murphy和Goodfellow补充深度内容，最后结合实战书籍多练习。这样层层递进，效率高。