值得阅读的 10 大机器学习书籍

作为一个多学科的职业，机器学习包含多个复杂的主题和主题，通过大量的经验和数据训练机器模仿人类智能。 人工智能的这个子领域和听起来一样复杂。 但是，学习者开始其 ML 之旅的资源并不短缺。 知道从哪里开始可能具有挑战性，但您可以使用一堆简单的教科书！

获得世界顶尖大学的机器学习认证。 获得硕士、Executive PGP 或高级证书课程以加快您的职业生涯。

幸运的是，机器学习专家已经将他们广泛的知识汇编成一口大小的书本。 数据科学专业人士知道，一本好的 ML 书籍对于学习者来说是多么有价值，可以加强他们的基础知识，并进一步装备他们度过旅途中的艰难部分。 像人工智能这样复杂的技术必然需要专业的学习资源，并且总是欢迎一本好书来扩展一个主题。

为了启动您的机器学习之旅，我们为初学者研究并创建了一本关于机器学习的前十本书的汇编。

1. Andriy Burkov的百页机器学习书

Burkov 在他的《机器学习百页书》一书中，成功地吸收了机器学习及其课程的重要性。 由于理论与实践的正确平衡，本书是最受欢迎的机器学习教科书之一，并且没有留下任何要点。 这本书广泛涵盖了复杂的主题，并以简化的形式呈现。 然而，初学者可能会尝试寻找另一本书来开始他们的机器学习之旅，因为它不包含基础知识。

2. 人工智能： 这本书被认为是人工智能的事实，本书全面深入地介绍了人工智能的概念、理论和实践，而不会过于复杂。 该书于 1994 年出版，专为大学级别的 AI 课程而创建，并通过其更新版本继续培养同一群体。 专家说，如果一个人只买一本机器学习书，那应该是这本。

3. 作为奠定该学科基础的最佳深度学习书籍之一，本书以易于理解的形式提供了数学复杂性和一般理论的结合。 这本书也是初学者的绝佳选择，因为机器学习行业的许多知名人士都推荐它在人工智能市场上脱颖而出。

4. 集体智能编程： Toby Segaran构建智能 Web 2.0 应用程序

该列表的另一个特殊补充是，这本书更多地是关于实施机器学习概念，而不是梳理基础。 它遵循 Python 来教学习者如何创建 ML 算法以从应用程序中收集数据、检测数据中的模式、创建程序以访问网站数据，以及如何根据相同的数据进行预测。

5. Max Kuhn 和 Kjell Johnson的应用预测建模

本书是通过简单的分步过程学习预测建模的便捷方式。 应用预测建模是初学者、学生和开发人员进行全面建模过程分解的绝佳选择。 它致力于将实际问题用于实践体验。 此外，每章都包含问题，因此学习者可以立即学习和练习以衡量进度。

6. Mitchell 的书是开始您的机器学习之旅的绝佳选择。 虽然新生可以探索 ML 的基础知识，但专家可以将其用作快速参考。 所有信息都以简单的语言呈现，以便于理解。

7. Christopher M. Bishop的模式识别和机器学习

Bishop 的模式识别提供了对机器学习中具有模式识别的复杂统计技术的参考。 虽然它对许多人来说是一个很好的选择，但需要对多元微积分和线性代数有很强的把握才能读完这本书。 该书于 2006 年出版，是第一本致力于模式识别的机器学习教科书。

8. Daniel Jurafsky 和 ​​James H. Martin的语音和语言处理

具有基本学科知识的机器学习初学者可以阅读本书，全面介绍机器学习的不同主题和特定子领域。 然而，专家们向任何对自然语言处理感兴趣的人推荐了这本教科书，因为这本书对实际应用的偏好使其适合快速理解语言和语音处理。

9. Machine Learning in Action 是 ML 追求者的另一个最爱。 对机器学习技术及其基本概念的透彻解释扩展了对该主题的详细理解。 此外，本书深入处理基础算法，鼓励开发人员为实际应用获取和分析数据。

10. 统计学习的要素：数据挖掘推理和预测Trevor 这本书遵循一个概念框架来深入探讨广泛的主题，用作神经网络或测试方法等主题的介绍或参考。 它不是完全阐述主题，而是为了激励读者自己研究概念和实验以更好地理解。 机器学习的概念与实践完全结合，这是一个事实。 因此，这是鼓励读者进行理论和实践的重要资源。

通过高级认证启动机器学习职业

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结论

这些教科书是您精通机器学习的必经之路。 虽然上述书籍对于希望扩展 ML 知识的任何人都很有价值，但为正确的学习阶段选择正确的书籍至关重要。 初学者必须选择具有基本概念的书籍来巩固他们的基础，然后慢慢转向提供更复杂功能的教科书。 但是，将您的教科书知识应用到现实世界的应用程序和情况中也很重要。

机器学习难吗？

机器学习使用多种复杂的工具，学习起来无疑是复杂的，但正确的资源集，包括手头项目、经验丰富的导师和教科书，可以将过程简化到很好的水平。 这些工具易于使用，一旦初学者开始参考此类学习资源，学习之旅就会变得更加顺畅。

非技术人员可以学习机器学习吗？

与具有技术背景的学习者相比，非技术背景的人在学习 ML 时肯定会遇到复杂性。 然而，这并非不可能。 机器学习即服务的兴起开始为学习者提供必要的工具和技能，以开始他们的旅程。

人工智能是一个有前途的职业吗？

人工智能的出现简化了人类的生活方式，并不断扩展并进入新的领域，为其提供便利。 人工智能目前是最受追捧的职业前景之一，并将在未来继续享受它。 根据美国劳工统计局的数据，人工智能是增长最快的领域，到 2030 年将很快增长 31.4%，为全球学习者提供有吸引力的机会。