¿Cuáles son algunos libros sobrevalorados en aprendizaje automático, estadísticas y aprendizaje profundo?

Puedo sugerirle el mejor aprendizaje automático y estadísticas, libros de aprendizaje profundo

LIBROS PARA EL APRENDIZAJE DE LA MÁQUINA:

  • Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes por Aurélien Géron
  • scikit-learn, un aprendizaje automático para principiantes absolutos: una introducción en inglés sencillo por Oliver Theobald
  • Python Machine Learning: Machine Learning y Deep Learning con Python, nd TensorFlow, 2da edición por Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili
  • Aprendizaje automático: algoritmos fundamentales para el aprendizaje supervisado y no supervisado con aplicaciones del mundo real por Joshua Chapmann

LIBROS PARA ESTADÍSTICAS:

  • R Cookbook: Recetas probadas para análisis de datos, estadísticas y gráficos (O’Reilly Cookbooks) por Paul Teetor
  • El libro de R: un primer curso de programación y estadística por Tilman M. Davies

LIBROS PARA APRENDIZAJE PROFUNDO:

  • Aprendizaje profundo (serie de computación adaptativa y aprendizaje automático) por Ian Goodfellow y Yoshua Bengio y Aaron Courville
  • Aprendizaje profundo: el enfoque de un practicante por Josh Patterson y Adam Gibson
  • Fundamentos del aprendizaje profundo: diseño de algoritmos de inteligencia artificial de próxima generación por Nikhil Buduma y Nicholas Locascio
  • Aprendizaje profundo con Keras por Antonio Gulli y Sujit Pal

TODO LO MEJOR….

Siento que todas las estadísticas están bastante sobrevaloradas. Se lee como un montón de apuntes de clase escritos brevemente / notas de acantilados juntos como un libro de texto.

ESL está sobrevalorado en mi opinión. Las matemáticas no están claras y no están completamente explicadas. Es como un resumen de fórmulas estadísticas destinadas al aprendizaje automático. Pedagógicamente, es bastante pobre.

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