机器学习论文资源指南 📚

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📚 经典论文推荐

1. 《机器学习基础》

   • 作者：Tom Mitchell
   • 关键词：监督学习、决策树、神经网络
   - [点击下载PDF](/ML_introduction)

2. 《深度学习》

   • 作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
   • 关键词：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络
   - [扩展阅读：深度学习应用案例](/ML_tools)

3. 《强化学习：导论》

   • 作者：Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
   • 关键词：Q学习、策略梯度、多智能体系统
   - [相关配套代码库](/research_code)

📈 最新研究动态

• 2023年顶会论文精选

  • NeurIPS: 论文合集
  • ICML: 最新成果
  • CVPR: 计算机视觉方向

• 前沿方向图谱

  - 自监督学习 - 大模型微调技巧 - 可解释性AI

🧠 学习建议

• 入门路径：从《机器学习基础》开始，逐步深入
• 进阶资源：关注最新研究动态中的技术突破
• 实践结合：搭配开源项目资源进行代码复现

📚 扩展阅读

如需了解机器学习在实际场景中的应用，可访问：机器学习实战案例

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