机器学习最佳书籍

“我们想要的，是一台能够从经验中学习的机器，”艾伦·图灵在 1947 年说道，而机器学习如今已将这一想法变成了现实！广义来说，机器学习似乎是对预测方法和自动化系统的研究，用于处理某种特定的任务，通过推理来寻找模式，而不是死记硬背，因为不可否认的是，机器学习现在是一个非常受欢迎的职业选择。

考虑到这一点，如果您想了解机器学习（面向所有学习阶段的程序员），市场上可能有很多出版物供您选择。

无论您是技术天才还是初学者，本文都为您精选了机器学习的最佳书籍。您可以自行决定这些广受欢迎的书籍中哪一本最适合特定类型的学习者。让我们现在就开始深入了解吧！

1. 《机器学习入门：通俗易懂的介绍》（第二版）

您想学习机器学习，但不知道从何入手。然而，在开始任何学习算法的精彩旅程时，您必须对许多非常重要但又抽象的概念和数学概念负责。接下来的这本书正好满足了这一需求。该课程为完全的初学者提供了对机器学习的高级、切实的认识。在《机器学习入门》中，您可以深入了解如何简单地下载信息，包括如何使用您需要的工具和机器学习框架。书中还讨论了回归分析、聚类、神经网络基础、偏差/方差、决策树等主题。

2. 《机器学习（Python 和 R 版）入门》（第一版）

对普通人来说，机器学习可能是一个复杂的主题。但对我们这些有知识的人来说，它价值连城！没有机器学习 (ML)，处理像互联网搜索结果、实际网络广告、自动化甚至垃圾邮件检测（是的！）这样的问题是困难的。上述书籍为神秘的机器学习体验世界提供了清晰的基础。

通过教您如何“理解”Python 和 R 等语言，《机器学习入门》将使您能够教会计算机执行模式识别和数据分析。此外，您还将学习如何使用 Anaconda 在 Python 中进行编码，以及使用 R Studio 在 R 中进行编码。

3. 《黑客的机器学习：入门案例研究和算法》（第一版）

如果您是一位对数据分析感兴趣的程序员，这本书非常适合我们！（让我们首先明确，标题中的“黑客”一词指的是出色的程序员，而不是秘密的计算机破解者！）因此，这本书不是枯燥的算术讲解，而是通过大量的实际案例研究，引导您掌握机器学习的基础知识。

《黑客的机器学习》中的每本书都专注于一个特定的问题，例如推荐、预测、优化和分类。此外，学生还将学习如何使用 R 编程创建基本的机器学习算法，并评估多个示例数据。

4. 《模式识别与机器学习》（第一版）

如果我们想深入了解模式识别和机器学习的神秘领域，这本书绝对是必备的。这本书实际上是第一个从贝叶斯角度涵盖模式识别的书。

因此，尽管本书涉及需要至少对多变量微积分、基本线性代数和数据科学有基本理解的复杂主题，但它也是将模式识别牢牢印在您脑海中的理想资源。

在《模式识别与机器学习》中，关于概率和基于信息模式的机器学习的章节具有很高的复杂性。为了阐述其论点，每本书都从对模式识别的总体概述开始。

5. 《机器学习：理解数据的算法的艺术与科学》（第一版）

如果您是中级或专家级别的学习者，并且希望采用“回归基础”的方法学习机器学习，那么这本书是您的首选。尽管牺牲了其核心原则的完整性，但它充分尊重了机器学习的惊人复杂性和丰富性（但这本身就是一项成就！）。

在《机器学习：算法的艺术与科学》中，涵盖了逻辑、几何和统计方法等广泛的领域，以及主成分分析和 ROC 分析等具有挑战性但相对较新的概念。这本书包含许多不同复杂程度的研究案例，以及大量的示例和视觉表示（以确保它不会枯燥！）。