机器学习书籍

在计算机科学领域，最热门和最受欢迎的领域之一是机器学习。人工智能和人造智能正在迅速发展，并赋予人类惊人的能力。它有助于任务自动化，使我们的生活更加舒适。

让我们看看谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊先生如何解释人工智能（AI）和机器学习（ML）：

“机器学习是我们重新思考所有工作的核心、变革性方式。我们正在深思熟虑地将其应用于所有产品，无论是搜索、广告、YouTube还是Play。我们正处于早期阶段，但您将看到我们系统地思考如何将机器学习应用于所有这些领域。”

谷歌首席执行官——桑达尔·皮查伊先生

尽管机器学习正在快速发展，改变着我们的生活方式，并持续成为所有技术中的趋势，我们却经常读到一些可能被视为令人恐惧和难以理解的先进实现。然而，目前还没有发现这种发明对人类有害；相反，它为我们提供了额外的优势和机会。

本文将简要讨论最著名的书籍《机器学习书籍》的资源，这些资源将帮助您从初学者到高级水平开启您的学习之旅。本文对于任何有兴趣了解机器学习最佳书籍的人都将非常有帮助。在本节中，我们将讨论一些最近出版的关于深度学习和机器学习的最佳书籍。

1. 使用Scikit-Learn和TensorFlow进行实践机器学习（第二版），作者：Aurélien Géron

为什么要读这本书？

Aurelien Geron以非常成功的方式阐述了他的思想，并将假设引入模型。通过这本书，任何人都可以快速学习构建智能系统的概念、工具和方法。因此，如果您真的想以实用的方法入门，那么请立即获取它。您将通过具体的例子、最少的理论以及两个生产就绪的Python框架——Scikit-Learn和TensorFlow 2.0，学习如何构建智能系统。这对于您的面试和概念理解都很有用。

这本书包含两部分

第一部分： 第一部分是 Scikit-Learn，它有助于理解基本的机器学习任务，例如简单的线性回归。

第二部分： 第二部分经过了重大修订，并使用了Keras和TensorFlow 2.0，使其更容易理解利用深度学习网络的先进机器学习技术的基础知识。此外，每章末尾都有一个练习，帮助您应用本章所学知识并增强您的信心。

在哪里可以买到这本书

您可以在 亚马逊 市场或任何书店在线购买此书。

亚马逊链接： https://www.amazon.in/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow-ebook/dp/B07XGF2G87

2. 百页机器学习书，作者：Andriy Burkov

为什么要读这本书？

购买地点： 这本书采用“先读后买”的原则，这意味着您可以先在线阅读此书，当您认为它有用时，再在 亚马逊 市场网站购买。

亚马逊链接： https://www.amazon.com/Hundred-Page-Machine-Learning-Book-ebook/dp/B07MGCNKXB

3. 构建机器学习驱动的应用：从想法到产品，作者：Emmanuel Ameisen

为什么要读这本书？

Emmanuel Ameisen花了13个月写成了这本250页的书，其中包含了交付机器学习的实用指导。如果您想学习如何设计、构建和部署机器学习驱动的应用程序，这本书将非常有帮助，因为它以实践练习结束，将您的想法从机器学习模型转化为产品。由于对机器学习应用程序的清晰、循序渐进的解释，这本书受到所有数据科学家、软件工程师、产品经理和专家的赞赏。这本书有三种不同的副本。您可以在第一部分学习如何规划机器学习模型并衡量成功。您可以在第二部分学习如何构建机器学习模型。在第三部分中，您可以学习改进模型以满足您独特愿景的技术。此外，您可以在第四部分和最后一部分开发部署和监控策略。

购买地点： 这本书受到数据科学家、软件工程师和产品经理的高度推荐。您可以在 亚马逊 或 O'Reilly 商店 购买此书。

亚马逊链接： https://www.amazon.com/Building-Machine-Learning-Powered-Applications/dp/149204511X/

O'Reilly 商店： https://www.oreilly.com/library/view/building-machine-learning/9781492045106/

4. 深入理解深度学习，作者：Andrew W. Trask

为什么要读这本书？

Andrew W.Trask撰写了《理解深度学习》一书。Andrew先生在这本书中展示了如何构建一个全新的深度学习神经网络。仅使用Python和支持数学的NumPy库，您将训练自己的神经网络来识别和理解图像，将文本翻译成不同语言，甚至像威廉·莎士比亚一样写作。完成本书后，您将完全准备好继续掌握深度学习框架。

在哪里获得：本书详细介绍了如何使用NumPy的底层构建块来学习机器学习和神经网络。本书可通过Manning Publications或亚马逊购买。

亚马逊链接：https://www.amazon.com/Grokking-Deep-Learning-Andrew-Trask/dp/1617293709

Manning Publications：https://www.manning.com/books/grokking-deep-learning

5. Python深度学习，作者：Francois Chollet

为什么要读这本书？

这本书涵盖了使用Python语言和Keras库进行深度学习的核心概念。Keras的创建者和Google人工智能研究员Francois Chollet撰写了这本书，其中包含直观的解释和实用的示例。这本书帮助您探索核心概念及其在计算机视觉、NLP和学习模型中的实际应用。完成本书后，您将掌握所有相关的技能以及使用Python语言和库进行深度学习的理论理解。

在哪里获得：购买此书前，读者应熟悉基本的Python。此外，即使您刚开始接触Keras、TensorFlow和机器学习领域，这本书也会非常有帮助。本书可在O'Reilly Media、Manning Publications和亚马逊市场网站购买。以下是链接

亚马逊链接： https://www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438/

Manning Publications： https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python

O'Reilly： https://www.oreilly.com/library/view/deep-learning-with/9781617294433/

6. 深度学习，作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

为什么要读这本书？

这本书被认为是深度学习的“圣经”，由三位专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 共同撰写。尽管本书充满了技术数学原理，作者也完美地解释了每个概念，但如果您想开始深度学习之旅，那么不推荐此书。因为，要理解所有概念，您首先需要建立您的代数基础，然后才能考虑阅读此书。

本书深入涵盖了线性代数、概率论、信息论、数值计算和机器学习。本书作者非常清楚地说明了如何使用深度学习技术、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实用方法。此外，除了深度学习的进展，您还可以增进对各种应用程序的了解，例如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和视频游戏。本书还涵盖了分配函数、近似推理、深度生成模型、自动编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡洛方法和其他理论主题。

购买地点： 这本书对于学生以及计划在这个行业有所作为的专家或研究人员都非常有帮助。您可以在亚马逊购买此书。

亚马逊链接： https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618/

7. 强化学习：导论（第二版），作者：Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

为什么要读这本书？

本书涵盖了不同类别，例如人工智能、支持学习、深度学习、深度支持学习和人工智能。

Richard S. Sutton先生和Andrew G. Barto撰写了这本书。如果深度学习书籍（上面提到的）被认为是深度学习的权威手册，那么这本书也被认为是支持学习的指南。如果您真的想在支持学习领域开始职业生涯，那么这本书对您会非常有帮助。

作者在本书中详细阐述了他们关于AI算法的简单概念。与第一版一样，第二版也围绕着核心学习算法，如UCB、预期Sarsa和双重学习。此外，本书分为不同部分，包括傅里叶基、策略梯度方法、强化学习与心理学和神经科学的关系、AlphaGo、AlphaGo Zero、Atari游戏和IBM Watson的投注策略等主题。

购买地点： 您可以在亚马逊市场购买此书，也可以在以下链接免费在线阅读。

亚马逊链接： https://www.amazon.com/dp/0262039249/

免费PDF阅读地址： https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf

8. “深度强化学习实战（第二版）”，作者：Maxim Lapan

为什么要读这本书？

Maxim Lapan先生撰写了这本书，它通过平衡理论和实践（包括编码），帮助您理解强化学习的实用方法。根据各种调查，如果您真的想获得关于支持学习的理论知识和实践经验，那么这本书是最合适的。这本书也有不同的类别，例如机器学习、强化学习、深度学习、深度强化学习和人工智能。

购买地点： 您可以在亚马逊或Packt网站购买此书。

亚马逊链接： https://www.amazon.com/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-optimization/dp/1838826998

Packt链接： https://www.packtpub.com/product/deep-reinforcement-learning-hands-on/9781788834247

9. “从数据中学习”，作者：Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin。

为什么要读这本书？

Yaser S. Abu-Mostafa、Malik Magdon-Ismail和Hsuan-Tien Lin是这本书的三位作者。为了提升您对人工智能核心概念的理解，这是最好的学习书籍。

本书包含人工智能的完整介绍，并可免费在线获取。机器学习应用于许多不同的领域，如工程、科学、金融和商业等。这项创新帮助您启用计算系统并通过旧记录改进性能。因此，本书旨在作为机器学习的入门读物，涵盖了主题和所包含的研究人员都应该熟悉的基本主题。

购买地点

这本书可以在线免费获取，以电子章节形式设计，并定期更新机器学习的当前趋势。您也可以在亚马逊购买此书。

亚马逊链接：https://www.amazon.com/Learning-Data-Yaser-S-Abu-Mostafa/dp/1600490069

10. “为什么之书”，作者：Judea Pearl, Dana Mackenzie

为什么要读这本书？

本书由Judea Pearl和Dana Mackenzie合著，是这份书单上最具争议的书籍。在这本书中，作者提出了因果关系框架，该框架超越了曲线拟合AI或深度学习模型，并分享了他们对实现AI的思考。

“相关性不是因果关系”这个观点是本书的基础。

读完这本书后，您将学会如何管理和思考简单事物，以及如何回答困难问题。此外，这本书向我们展示了人类思想的精髓和通往人工智能的道路。

购买地点

如果您想提高您的思考能力，那么这本书可能是互联网上最好的书籍。您可以在亚马逊购买此书。

亚马逊链接： https://www.amazon.com/Book-Why-Science-Cause-Effect/dp/046509760X