1. 《机器学习》 周志华(引荐指数:★★★★★) 这本书是机器学习范畴的经典之作,内容涵盖了机器学习的首要办法和算法,绵亘监督学习、无监督学习、半监督学习等。周志华教授以通俗易懂的办法论述了机器学习的根本概念和原理,十分合适初学者。
2. 《计算学习办法》 李航(引荐指数:★★★★★) 这本书具体介绍了计算学习的根本办法和理论,绵亘线性回归、逻辑回归、支撑向量机、决策树等。李航教授以谨慎的数学推导和丰厚的实例,浅显易懂地讲解了计算学习的根本原理和运用。
3. 《深度学习》 Goodfellow、Bengio、Courville(引荐指数:★★★★★) 这本书是深度学习范畴的经典之作,内容涵盖了深度学习的根本概念、理论、算法和运用。作者以通俗易懂的办法介绍了深度学习的根本原理和最新研讨成果,是深度学习范畴不行或缺的参考资料。
4. 《模式识别与机器学习》 Bishop(引荐指数:★★★★★) 这本书是模式识别与机器学习范畴的经典之作,内容涵盖了模式识别、计算学习、神经网络等。Bishop教授以谨慎的数学推导和丰厚的实例,浅显易懂地讲解了模式识别与机器学习的根本原理和运用。
5. 《机器学习实战》 Harrington(引荐指数:★★★★) 这本书以Python编程言语为根底,介绍了机器学习的首要办法和算法。作者经过很多的实例和代码,协助读者把握机器学习的根本技能和技巧。
6. 《Python机器学习根底教程》 Müller、Guido(引荐指数:★★★★) 这本书以Python编程言语为根底,介绍了机器学习的根本概念、办法和算法。作者经过很多的实例和代码,协助读者把握机器学习的根本技能和技巧。
7. 《机器学习:概率视角》 Murphy(引荐指数:★★★★) 这本书从概率的视点动身,介绍了机器学习的根本概念、办法和算法。作者以谨慎的数学推导和丰厚的实例,浅显易懂地讲解了机器学习的根本原理和运用。
8. 《机器学习年度发展》 JMLR(引荐指数:★★★★) 这本书是机器学习范畴的年度发展总述,内容涵盖了机器学习的首要研讨方向和最新研讨成果。JMLR是机器学习范畴最具影响力的期刊之一,其年度发展总述是了解机器学习最新研讨动态的重要途径。
这些书本涵盖了机器学习的根底常识、高档主题以及最新的研讨方向,读者能够依据自己的爱好和需求挑选阅览。一起,主张读者在学习过程中结合实践运用和编程实践,加深对机器学习理论和办法的了解。
关于初学者来说,以下几本书本是入门机器学习的绝佳挑选。
1.《机器学习》(周志华著)
这本书是机器学习范畴的经典著作,全面介绍了机器学习的根底概念、算法和运用。无论是理论仍是实践,都能为初学者供给全面的辅导。
2.《计算学习办法》(李航著)
本书浅显易懂地介绍了计算学习办法,绵亘监督学习、无监督学习、半监督学习等。关于想要深化了解机器学习算法的读者来说,这是一本稀少难得的佳作。
3.《Python机器学习根底教程》(Andreas C. Mller和Sarah Guido著)
本书以Python编程言语为根底,介绍了机器学习的根本概念、算法和运用。经过实践事例,协助读者快速把握机器学习技能。
在把握了根底之后,以下几本书本能够协助您进一步提高机器学习水平。
1.《深度学习》(花书)(Ian Goodfellow等著)
这本书是深度学习范畴的经典著作,深化介绍了深度学习的概念、办法和运用。关于想要深化了解深度学习的读者来说,这是一本必读之作。
2.《数据发掘概念与技能》(Han, Jiawei和Kamber, Micheline著)
本书介绍了数据发掘的根本概念、技能和运用。经过学习本书,您能够了解怎么从很多数据中提取有价值的信息。
3.《机器学习实战》(Peter Harrington著)
本书经过实践事例,介绍了怎么运用Python完成机器学习算法。关于想要将理论常识运用于实践的读者来说,这是一本十分有用的书本。
以下几本书本针对特定范畴,为读者供给了深化的学习资源。
1.《计算机视觉:算法与运用》(Richard Szeliski著)
本书全面介绍了计算机视觉范畴的算法和运用,绵亘图画处理、方针检测、图画切割等。关于想要深化了解计算机视觉的读者来说,这是一本不行错失的书本。
2.《自然言语处理综论》(Daniel Jurafsky和James H. Martin著)
本书介绍了自然言语处理的根本概念、技能和运用,绵亘词性标示、句法剖析、语义剖析等。关于想要深化了解自然言语处理的读者来说,这是一本威望的参考书。
3.《引荐体系实践》(Recommender Systems Handbook)
本书全面介绍了引荐体系的根本概念、技能和运用,绵亘协同过滤、根据内容的引荐、混合引荐等。关于想要深化了解引荐体系的读者来说,这是一本不行或缺的书本。
机器学习范畴书本很多,以上引荐的书本涵盖了从根底入门到专业范畴的各个方面。经过阅览这些书本,您能够逐渐把握机器学习常识,为未来的AI之旅打下坚实的根底。