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AI/python和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的大神們強(qiáng)烈推薦這11本神書，請盡快下載，說不定會秒刪哦！

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01

《機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)》賓大

1962頁

個人推薦指數(shù)：★★★★

此書來自賓夕法尼亞大學(xué)計算機(jī)與信息科學(xué)系，涵蓋代數(shù)，拓?fù)?，微積分和優(yōu)化理論，提供免費(fèi)PDF下載(鏈接見文末)。打開細(xì)看，一股豐盛的數(shù)學(xué)大餐的氣息迎面撲來：內(nèi)置9大章節(jié)，1962頁全面豐富的計算機(jī)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)數(shù)學(xué)知識，有教學(xué)，還有習(xí)題。

02

《深度學(xué)習(xí)》

 731頁

個人推薦指數(shù)：★★★★★

《深度學(xué)習(xí)》又名：花書，由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。

全書的內(nèi)容包括3個部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)未來的研究重點(diǎn)。

03

《自然語言處理綜論》

613頁

個人推薦指數(shù)：★★★★★

本書是一本全面系統(tǒng)地講述計算機(jī)自然語言處理的優(yōu)秀教材。本書英文版出版之后好評如潮，國外許多著名大學(xué)紛紛把本書選為自然語言處理和計算語言學(xué)課程的主要教材，該書被譽(yù)為該領(lǐng)域教材的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”。本書包含的內(nèi)容十分豐富，分為四個部分，共21章，深入細(xì)致地探討了計算機(jī)處理自然語言的詞匯、句法、語義、語用等各個方面的問題，介紹了自然語言處理的各種現(xiàn)代技術(shù)。

04

     《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》-李航

     229頁

個人推薦指數(shù)：★ ★ ★ ★ ★ 

想學(xué)數(shù)據(jù)挖掘或者機(jī)器學(xué)習(xí)不可避免要接觸數(shù)學(xué)相關(guān)理論，盡管你可以只用sklearn等做機(jī)器學(xué)習(xí)，但不懂底層理論，是無法做深入的，而這本書，就是給你打好機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的書，先修內(nèi)容大學(xué)數(shù)學(xué)三件套（高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計），如果你不是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)特別好，看這本書的時候會像我一樣看不懂一些公式推導(dǎo)，莫慌，百度一下別人的學(xué)習(xí)筆記或者技術(shù)博客，慢慢鉆研，本書適合看多次，每次都有新的收獲，書本身不厚，230頁，建議邊看邊將感悟推導(dǎo)公司等寫在旁邊，方便下次看。

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05 

《模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)》

749頁

個人推薦指數(shù)：★ ★ ★ ★ 

微軟劍橋研究院實驗室主任 Christopher Bishop 的經(jīng)典著作《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文譯名《模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)》，簡稱 PRML，此書涵蓋面十分廣泛，語言通俗，例子和習(xí)題更加詳細(xì)，附帶更多基礎(chǔ)性的講解和指引，難度梯度設(shè)置更為合理，是其深受廣大中老年 PHD 朋友喜愛的原因。《模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)》內(nèi)容十分豐富，共有 14 章的內(nèi)容，每一章都是干貨滿滿。

毫無疑問，PRML實乃入門必讀之圣書！豆瓣評分高達(dá)9.5分。

06

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》

229頁

個人推薦指數(shù)：★ ★ ★ 

一本由美國量?物理學(xué)家、科學(xué)作家 Michael Nielsen編寫的非常好的深度學(xué)習(xí)入門書籍-《Neural Network and Deep Learning》，中文譯為《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》。這是一本解釋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)背后核心思想的免費(fèi)在線書籍。

07

《Machine Learning Yearning》

112頁

個人推薦指數(shù)：★ ★ ★ ★

NG本人說：“AI，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)正在逐漸改變越來越多的行業(yè)。我寫這本書《Machine Learning Yearning》的目的就是教會大家如何構(gòu)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)項目。這本書的目的不是教你機(jī)器學(xué)習(xí)算法理論，而是教你如何使用這些算法。一些技術(shù)AI課程會給你錘子工具，而這本書就是讓你學(xué)會如何使用這些錘子工具。如果你致力于成為AI技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者并渴望為你的團(tuán)隊找到正確的方向?！?/span>

這本書《Machine Learning Yearning》能夠從以下幾個方面給你帶來收獲：

• 優(yōu)先考慮AI項目最有前途的方向。

• 調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)項目中的錯誤。

• 在復(fù)雜設(shè)置中構(gòu)建ML，例如訓(xùn)練/測試樣本不匹配。

• 構(gòu)建一個ML項目，接近甚至達(dá)到人類水平。

• 知道什么時候、如何使用端對端學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)。

08

《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》

549頁

個人推薦指數(shù)：★ ★ ★ ★

特別介紹一下，李沐大神的《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》，此書被國內(nèi)的人民郵電出版社發(fā)行了紙質(zhì)版，深受大批學(xué)習(xí)者的關(guān)注和喜愛。更為良心的是：作者保留了電子書版權(quán)，并在近期開源了最新的《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》。

內(nèi)容簡介

此書的結(jié)構(gòu)：

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以下是主要目錄：

10

《Tableau數(shù)據(jù)可視化》

• 個人推薦指數(shù)：★ ★ ★ ★★

本書由專業(yè)數(shù)據(jù)分析師根據(jù)新版Tableau 10精心編寫- 詳盡介紹Tableau的各項功能及其在數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用技巧- 配合豐富案例講解，特別提供兩個熱門商業(yè)案例分析，快速提高實戰(zhàn)技能 邂逅 Tableau 10，數(shù)據(jù)依舊，魅力倍增——

 本書的特色 

(1)內(nèi)容全面，講解詳細(xì) 本書詳細(xì)介紹了Tableau大部分常用功能，對于初次學(xué)習(xí)Tableau軟 件的讀者來說幫助較大。書中列出了創(chuàng)建可視化數(shù)據(jù)分析視圖的每一步 操作，便于讀者的實踐練習(xí)。

(2)由淺入深、循序漸進(jìn) 本書從Tableau簡介、連接數(shù)據(jù)源、基礎(chǔ)操作、高級操作到Tableau Online和Tableau Server等，由淺入深，循序漸進(jìn)，適合各個層次的讀者 閱讀。

(3)案例豐富，高效學(xué)習(xí) 本書在介紹功能的同時基本都是結(jié)合案例進(jìn)行操作。同時，為了使 讀者快速提高數(shù)據(jù)分析的整體能力，本書的最后兩章列舉了網(wǎng)上超市運(yùn) 營案例分析和網(wǎng)站流量案例分析兩個案例。 

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