适合初学者和专家阅读的 10 大机器学习书籍 [2022]

机器学习是计算机科学和人工智能（AI）的一个特殊分支，主要涉及使用数据和算法，侧重于模拟人类学习的过程并逐步提高其准确性。

对于对该领域没有先验知识的初学者来说，理解和掌握机器学习的基础知识可能具有挑战性。 在机器学习的庞大保护伞下，有几个研究主题、领域和业务用例可以让初学者的学习之旅不堪重负。 大多数学习者不知道从哪里开始。 这就是教科书的用武之地。

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十大机器学习书籍阅读

本文重点介绍了大学教授和 AI 专家也推荐的一些最适合初学者的机器学习书籍。 它们还有助于该领域的专业人士参考特定主题以刷新记忆。

1. Stuart J. Russel 和 Peter Norvig 的“人工智能：一种现代方法”

这本书完美地涵盖了机器学习和人工智能，非常注重细节，语言通俗易懂，让初学者容易上手。 Russell 和 Norvig 所著的这本书受到大学级教授和业内专家的强烈推荐。 本书是初学者的绝佳选择，涵盖了人工智能的基础知识，并对该领域进行了全面介绍。

它还概述了许多关键研究主题。 这是一本关于机器学习的书的不错选择，因为它也有解决问题的方法。 它是机器学习初学者事实上的教科书，因为它自 1994 年出版以来一直是该领域入门和深入课程的基石。本书的新版本涵盖了有关新技术和趋势的主题。

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2. Ian Goodfellow、Yoshoua Bengio 和 Aaron Courville 的“深度学习”

如果你正在寻找一本可靠的深度学习书籍，这是最好的选择。 这本教科书结合了深度学习的一般知识和开始学习该主题所需的数学方法。 它包含有关该领域杰出人物的有用信息，例如 Geoffrey Hinton、Yann LeCun 等。

如果您专注于本书中关于深度学习的知识和大学课程的高级讲座，那么您就无法阻止您获得该领域最可靠的信息和知识。 研究人员和专业人士对本书的实用性发誓。

3. Andriy Burkov 的“百页机器学习书”

对于寻求有趣、紧凑、易于理解的机器学习指南的初学者来说，这本教科书无疑是一个不错的选择。 需要注意的一件有趣的事情是，它最初是对作家 Andriy Burkov 的一个简单的 LinkedIn 挑战，并导致了机器学习领域最优秀的指南之一。 尽管只是该领域的一百页学习指南，但它是一本简洁的教科书，侧重于机器学习的基础知识、复杂的理论和实际问题。

4. Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 的“统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测”

这本教材通常用于向初学者介绍机器学习。 它以独特的风格编写，激发学生和读者自己分析、推测和试验有助于他们日后职业生涯的事物。 这本书不仅适用于基本信息，而且适用于技能发展。

由于其详细的理论框架和多样化的主题范围，这本教科书在机器学习社区中享有盛誉。 它对该主题进行了很好的介绍，以后可以用作任何人的参考资料。

5. Max Kuhn 和 Kjell Johnson 的“应用预测建模”

本书详细介绍了建模过程和预测模型。 由于建模过程的详细分解，它在数据科学专业的学生中非常受欢迎。 它涵盖了基本主题，例如预测建模过程，例如数据预处理、分类方法和回归。 这是一本极好的技能培养书籍，因为它提供了需要用代码解决的问题。

6. Christopher M. Bishop 的“模式识别和机器学习”

这本书于 2006 年首次出版，一直是所有机器学习大学生的首选教材。 对于已经在学习这门课程的初学者来说，这是一本很棒的书，因为它包含多元微积分和线性代数，他们可以在以后练习。 如果您想从模式识别开始，请阅读这本书。

7. Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili 的“Python 机器学习”

对于初学者级别的程序员，这本深度学习教材主要侧重于应用流行的机器学习算法。 它有一个关于 scikit-learn 用法的深入章节，是有算法知识的学生的首选教材。

8. Tom M. Mitchell 的“机器学习”

这本机器学习教科书是该领域学生和专业人士的完美指南。 其简单的语言使学习者更容易理解和掌握机器学习的概念，从而使这个具有挑战性的概念更容易理解。 这本书还可以作为一本很棒的教科书来复习一个人的机器学习基础知识。

9. Daniel Jurafsky 和 ​​James H. Martin 的“语音和语言处理”

这本书被认为是最好的机器学习书籍之一，因为它详细介绍了机器学习的基础知识。 AI/ML 领域的行业专家和教授将本书视为他们的圣经，尤其是自然语言处理的参考资料。 其有关语言技术的详细信息涵盖了广泛的主题和课程。 它还非常强调实际应用，使其成为对语言处理感兴趣的学生的绝佳指南。

10. Aurelien Geron 的“使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术”

这是一本关于机器学习的独特书籍。 它实现了机器学习的实际应用，使其成为程序员的最佳指南之一。 想要通过 TensorFlow 和 scikit-learn 框架全面深入了解机器学习程序的知识实现的同学可以参考这些书籍。 通俗易懂的解释结合练习，让读者有一个全面的理解和技能发展。

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结论

教科书是特定领域知识和信息的主要和可行的来源。 所有出版的深度学习教科书均由人工智能专业人士编写，值得信赖，可供从事机器学习的学生信赖。

说到这一点，如果您在选择哪条道路上处于两难境地，那么机器学习和人工智能领域的职业是一个非常有前景的选择。 如果您有阅读机器学习和深度学习书籍的诀窍，您可以通过参加课程来进一步激发这种热情。 upGrad拥有顶级的机器学习和深度学习高级证书课程，将为您提供出色的机器学习教科书推荐和人工智能领域的深入培训。

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