मैंने पहले नाई की किताब के बारे में नहीं सुना था, लेकिन इसके माध्यम से एक त्वरित नज़र आ रहा था, यह बहुत अच्छा दिखता है।
जब तक आपको कोई विशेष फ़ील्ड नहीं मिल जाती है जिसे आप देखना चाहते हैं, तो मैं आपको निम्नलिखित सुझाव दूंगा (कुछ / जिनमें से शायद आपने पहले ही सुना है):
- डीजेसी मैके द्वारा सूचना सिद्धांत, निष्कर्ष और शिक्षण एल्गोरिदम। एक क्लासिक, और लेखक इसे .pdf मुफ्त में ऑनलाइन उपलब्ध कराता है, इसलिए आपके पास कोई बहाना नहीं है।
- पैटर्न मान्यता और मशीन लर्निंग, CMBishop द्वारा। बार-बार उद्धृत किया जाता है, हालांकि इस और नाई की किताब के बीच बहुत अधिक अंतर है।
- ETJaynes द्वारा संभाव्यता सिद्धांत, विज्ञान का तर्क। कुछ क्षेत्रों में शायद थोड़ा अधिक बुनियादी। हालाँकि स्पष्टीकरण उत्कृष्ट हैं। मैंने पाया कि यह गलतफहमी का एक जोड़ा है मुझे पता नहीं था कि मेरे पास भी है।
- टीएम कवर और जेथोमस द्वारा सूचना सिद्धांत के तत्व। के दृष्टिकोण से संभावना को आकर्षित करता है, हाँ, आपने इसका अनुमान लगाया है, सूचना सिद्धांत। चैनल क्षमता और अधिकतम प्रवेश पर कुछ बहुत साफ सामान। अधिक बायेसियन सामान से थोड़ा अलग (मैं केवल पूरी किताब में एक को देखने से पहले याद कर सकता हूं)।
- वी। वेपनिक द्वारा सांख्यिकीय लर्निंग थ्योरी। पूरी तरह से संयुक्त राष्ट्र-बेसी, जो आपसे अपील नहीं कर सकता है। संरचनात्मक जोखिम पर ऊपरी बाध्य प्रोबेलिसिटक पर ध्यान केंद्रित करता है। बताते हैं कि वेक्टर मशीनें कहां से आती हैं।
- सर कार्ल पॉपर ने वैज्ञानिक खोज के दर्शन पर काम की एक श्रृंखला का निर्माण किया, जिसमें बहुत सारे आंकड़े हैं (उनमें से संग्रह खरीदा जा सकता है, लेकिन मेरे पास कोई शीर्षक हाथ से माफी के लिए नहीं है)। फिर से, थोड़ा सा भी बायसीयन नहीं है, लेकिन मिथ्यादृष्टिता और रेजर से इसके संबंध पर उनकी चर्चा आकर्षक है (मेरी राय में) आकर्षक है, और इसे विज्ञान में शामिल किसी व्यक्ति द्वारा पढ़ा जाना चाहिए।