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1. 有没有好理解的关于神经网络的书推荐？

1、有没有好理解的关于神经网络的书推荐？

如果你有通信电子背景，Simon Haykin的Neural Networks and Learning Machines绝对值得一读，这本书从维纳滤波、卡尔曼滤波讲到神经网络，涵盖了所有主流的机器学习方法（SVM、PCA/ICA、RBF，SOM都是神经网络，好吧），对于人类故意创造的数据（雷达、电报），这些算法够了，但大数据不是人类故意产生的，你还需要学习基于统计的方法（按照马毅的说法，五六十年前不被重视的算法现在反而吃香，那时大家关注的都是香农、维纳等大V们，统计学家是靠转发这些大V拉粉丝的，偶尔也会怀念Bayesian）。

如果你有统计数学背景，并且认为hinton的dbn能代表神经网络的话（我反对，神经网络的world 太bigger了），推荐先把李航老师的《统计学习方法》看完，然后直接读Hinton那一帮人的paper。如果GMM，HMM，GHMM，boltzmann，Sparse Coding看不懂，就读源代码吧，别哭。

戴葵翻译的美国经典神经网络《神经网络设计》

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