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顺便提一下，如果是关于 哪些书是学习机器学习的基础经典教材？ 的话，我的经验是：学习机器学习，入门和打基础，以下几本经典教材非常推荐： 1. 《机器学习》（周志华）——中文经典，通俗易懂，涵盖基础概念和各种算法，适合国内学习者入门。 2. 《Pattern Recognition and Machine Learning》（Bishop）——英文书，内容全面，数学讲解细致，是机器学习领域的权威教材。 3. 《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（Kevin P. Murphy）——适合有一定数学基础的读者，强调概率视角和实用方法。 4. 《Deep Learning》（Goodfellow, Bengio, Courville）——主要讲深度学习，是当前AI热点方向的经典著作。 5. 《统计学习方法》（李航）——中文书，偏重统计学习视角，理论和实践结合较好，适合想钻研理论的同学。 总的来说，刚开始可以先看周志华的《机器学习》或者李航的《统计学习方法》打基础，再逐步涉猎Bishop和Murphy的英文书，最后深入深度学习就看Goodfellow的《Deep Learning》啦。这样循序渐进，既轻松又扎实。

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