2024年AI和ML的10本最佳Python书籍

在接下来的教程中，我们将讨论可用于学习人工智能和机器学习的各种 Python 书籍。但在我们开始之前，让我们简要了解一下 Python。

Python 编程语言简介

Python 是一种高级解释型编程语言，以其简洁和清晰而闻名。它拥有一系列强大的功能，使其成为从 Web 开发到数据科学的各种应用的流行选择。

主要特点

• 简单易学
  • 可读性：Python 的语法清晰易懂，是初学者的绝佳选择。
  • 简洁性：Python 让开发人员能够编写更少的代码来完成任务，从而促进高效的开发。
• 解释型语言
  • 动态类型：Python 不需要显式声明变量类型，这使得编码更加灵活。
  • 交互模式：Python 支持交互模式，可以测试和调试代码片段。
• 面向对象
  • 类和对象：Python 支持面向对象编程，这促进了代码的重用和模块化。
  • 继承和多态：Python 支持这些面向对象的核心概念，可以实现复杂结构和行为。
• 丰富的标准库
  • 丰富的库：Python 配备了一个庞大的标准库，支持文件 I/O、系统调用等许多任务。
  • 第三方模块：Python 的生态系统包含各种第三方库，用于各种应用，包括用于数值计算的 NumPy 和用于 Web 开发的 Django。
• 平台独立性
  • 跨平台：Python 可用于 Windows、macOS 和 Linux 等多种平台，使其成为开发过程中的灵活选择。
• 动态和强类型
  • 动态类型：变量不需要显式声明，使得编码更加灵活。
  • 强类型：尽管是动态类型的，Python 严格执行类型规则，从而减少了错误。
• 内存管理
  • 自动垃圾回收：Python 内置垃圾回收机制，可自动管理内存，有助于防止内存泄漏。

学习 AI 和 ML 的一些最佳 Python 书籍

在下一节中，我们将讨论使用 Python 编程语言学习人工智能和机器学习的一些最佳书籍。

书籍 1：“Python Machine Learning”（作者：Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili）

这本书提供了机器学习的综合指南。它涵盖了各种机器学习算法和数据预处理技术，并提供了对 Keras 和 TensorFlow 深度学习的见解。它适合那些希望构建智能系统的人，对于开发人员和数据科学家尤其有用。

书籍 2：“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow”（作者：Aurélien Géron）

这是一本实用指南，介绍如何在 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 等流行 Python 库的帮助下实现机器学习模型。它涵盖了核心机器学习概念、技术和算法，并包含实践项目。这本书适合需要构建生产级系统的实践者。

书籍 3：“Deep Learning with Python”（作者：François Chollet）

由 Keras 的作者编写，这本书深入探讨了深度学习的概念。它使用 Keras 库来构建和训练神经网络，并涵盖了卷积网络、循环网络和 GAN 等关键深度学习技术。它非常适合有兴趣学习应用开发的开发人员。

书籍 4：“Machine Learning Yearning”（作者：Andrew Ng）

这本书侧重于如何构建机器学习项目并使其取得成功。由人工智能领域的先驱之一 Andrew Ng 撰写，它提供了关于建立高效 ML 工作流程和应对现实项目挑战的见解。它非常适合参与 ML 项目的实践者和项目经理。

书籍 5：“Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems”（作者：Michael Negnevitsky）

这本书涵盖了各种 AI 主题，包括专家系统、神经网络和进化计算。它提供了对 AI 理论基础的见解以及如何应用它们来构建智能系统。这本书适合希望理解 AI 概念的学生和专业人士。

书籍 6：“Pattern Recognition and Machine Learning”（作者：Christopher M. Bishop）

虽然更偏理论，但这本书是机器学习和模式识别领域的经典之作。它涵盖了概率图模型，并深入介绍了机器学习模型和算法。这本书非常适合有扎实数学背景的读者。

书籍 7：“Machine Learning: A Probabilistic Perspective”（作者：Kevin P. Murphy）

这本书从概率的角度全面介绍了机器学习领域。它涵盖了各种机器学习模型，包括贝叶斯网络和图模型，非常适合研究人员和高级学生。

书籍 8：“Deep Reinforcement Learning Hands-On”（作者：Maxim Lapan）

这本书通过使用 Python 和 PyTorch，提供了一种实用的深度强化学习方法。它涵盖了策略梯度、深度 Q 网络和高级深度强化学习策略等主题。它适合对强化学习应用感兴趣的实践者。

书籍 9：“Python Data Science Handbook”（作者：Jake VanderPlas）

虽然侧重于数据科学，但这本书提供了使用 Python 进行数据操作和可视化的扎实基础，这对于机器学习至关重要。它涵盖了 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn 等库。对于希望提高数据分析技能的数据科学家来说，它非常棒。

书籍 10：“Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers”（作者：Cameron Davidson-Pilon）

这本书介绍了贝叶斯统计技术以及使用 Python 和 PyMC3。它提供了实际示例和可视化来解释贝叶斯概念，对于有兴趣将概率编程应用于 AI 和 ML 的人来说非常棒。