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來(lái)源：HyperAI超神經(jīng)

本文約1500字，建議閱讀5分鐘
本文分享 10 本機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的電子書，涵蓋從基礎(chǔ)到進(jìn)階不同的開發(fā)階段。

機(jī)器學(xué)習(xí)在處理數(shù)據(jù)問(wèn)題方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，隨著技術(shù)的發(fā)展，也涌現(xiàn)了一批又一批的開發(fā)工具、先進(jìn)算法，使得機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)更加簡(jiǎn)化。

今天，我們將在這篇文章中分享 10 本機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的電子書，涵蓋從基礎(chǔ)到進(jìn)階不同的開發(fā)階段。部分書目已發(fā)售中文版，附京東圖書鏈接。

NO.1

《Python 機(jī)器學(xué)習(xí)》

—— 用 Python、scikit-learn 以及 TF 2 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)

[美] Sebastian Raschka

& Vahid Mirjalili

內(nèi)容簡(jiǎn)介：過(guò)去十年間最暢銷的機(jī)器學(xué)習(xí)書籍之一，對(duì)于從事 AI 及 ML 的讀者來(lái)說(shuō)，本書可以從數(shù)據(jù)側(cè)從 0 到 1 展示，如何更好地使用 scikit-learn、TensorFlow 等機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)庫(kù)，因此算得上是一本非常好的補(bǔ)充學(xué)習(xí)書籍。

中文版京東鏈接：

https://item.jd.com/55532264604.html

NO.2

《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論》

—— 介紹了基于 R 語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)分析工具

[美] Gareth James & Daniela Witten & Trevor Hastie & Robert Tibshirani

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書是一本統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的概要書，提供了理解大數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)必不可少的工具，解釋了如何更直觀簡(jiǎn)單地應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)。

中文版京東鏈接：

https://item.jd.com/11699746.html

NO.3

《一書解決幾乎所有機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題》

—— 新手勿入，內(nèi)含大量代碼

[挪威] Abhishek Thakur

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書適用于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有一定基礎(chǔ)、有進(jìn)階需求的讀者，集中介紹了如何應(yīng)對(duì) ML 和 DL 過(guò)程中遇到的挑戰(zhàn)，而非單純地解釋算法。

NO.4

《機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練秘籍》

—— 新時(shí)代的開啟以及全球影響力的再分配

[美] 吳恩達(dá)

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書著重介紹如何構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目、實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。讀過(guò)之后，你將學(xué)習(xí)如何優(yōu)先識(shí)別并處理項(xiàng)目中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)、檢測(cè) ML 系統(tǒng)中的錯(cuò)誤，并執(zhí)行其它重要操作。

中文譯版：

https://deeplearning-ai.github.io/machine-learning-yearning-cn/

NO.5

《深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)：從原理到算法》

—— 從數(shù)據(jù)中自動(dòng)識(shí)別有意義的模式

[以] Shai Shalev-Shwartz

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書深入挖掘了眾多算法及其實(shí)用性，基礎(chǔ)理論部分強(qiáng)調(diào)了學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的前世今生是多么重要，高階理論部分則包含了一些初學(xué)者渴望了解的觀點(diǎn)，適合于充分了解 ML 算法后，回過(guò)頭來(lái)重讀。

京東鏈接：

https://item.jd.com/11992568.html

NO.6

《用 Python 進(jìn)行進(jìn)階機(jī)器學(xué)習(xí)》

—— 用 Python 中的前沿機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)性數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題

[加] John Hearty

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書專為 Python 開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)工程師量身打造，書中介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的最新趨勢(shì)。如果你曾考慮過(guò)構(gòu)建自己的圖像或文本標(biāo)簽解決方案，或者參加 Kaggle 比賽，那么本書非常適合閱讀。

NO.7

《貝葉斯推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)》

—— 用貝葉斯統(tǒng)計(jì)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)

[英] David Barber

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書是機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者的必讀書目，即使線性代數(shù)和微積分掌握的不好，也可以依據(jù)書中提出的思路，利用 ML 快速處理繁雜數(shù)據(jù)。除了技術(shù)方法羅列以外，本書還包括大量的案例和習(xí)題。

NO.8

《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》

—— 基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow

[法] Aurélien Géron

內(nèi)容簡(jiǎn)介：Scikit-learn 和 Tensorflow 是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)最常用的兩個(gè) Python 庫(kù)，作者通過(guò)具體案例結(jié)合相關(guān)理論，幫助讀者從 0 到 1 構(gòu)建對(duì)智能系統(tǒng)理念及工具的理解。本書每一章都有對(duì)應(yīng)習(xí)題，閱讀門檻并不高，只需要有編程經(jīng)驗(yàn)即可。

京東鏈接：

https://item.jd.com/12732035.html

NO.9

《Python 深度學(xué)習(xí)》

—— 用 PyTorch、Keras、TF 探索深度學(xué)習(xí)技術(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

[保加利亞] Ivan Vasilev

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書內(nèi)容涵蓋深度學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識(shí)，以及如何用高性能算法和主流 Python 框架訓(xùn)練模型。書中介紹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶等，除此之外讀者還可以學(xué)習(xí)到如何解決 CV、NLP 等領(lǐng)域的問(wèn)題。

NO.10

《實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)指南》

—— 用 R 語(yǔ)言為機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題提供解決思路

[印度] Atul Tripathi

內(nèi)容簡(jiǎn)介：本書適用于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)有一定了解的開發(fā)者、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及統(tǒng)計(jì)學(xué)家閱讀。作者在書中介紹了如何利用各種各樣的算法和技術(shù)，來(lái)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，及優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能。此外閱讀本書需要對(duì) R 語(yǔ)言有一定的基礎(chǔ)認(rèn)知。

以上就是本期推薦書目，好書不怕晚，快放下手機(jī)學(xué)習(xí)起來(lái)吧~

編輯：于騰凱

校對(duì)：林亦霖

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