參考資料與推薦閱讀

本書是一本 TensorFlow 技術手冊，並不包含太多關於機器學習 / 深度學習的理論知識。然而一本好的機器學習入門資料仍然對 TensorFlow 技術的理解至關重要。對於希望入門機器學習 / 深度學習原理的讀者，筆者給出（具有個人主觀色彩和局限的）以下閱讀建議。

如果你是一名在校大學生，具有較好的數學基礎，可以從以下教材入手，作為學習機器學習的起點：

  • 統計學 : 中文統計3.0(附光碟1片)：統計學的學習地圖和電腦應用）. 東華出版社，2012.

  • 深度學習入門教室 : 6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解. 臉譜出版社，2019.

  • 邱錫鵬. 神經網絡與深度學習 . 機械工業出版社, 2020.（有在線版本可閱讀）

如果你希望更具實踐性的內容，推薦以下書籍：

如果你對大學的知識已經生疏，或者還是高中生，推薦首先閱讀以下教材：

對於貝葉斯的視角，推薦以下入門書籍：

如果你喜歡相對生動的視頻講解，可以參考以下公開課程：