適合初學者和專家閱讀的 10 大機器學習書籍 [2022]

機器學習是計算機科學和人工智能（AI）的一個特殊分支，主要涉及使用數據和算法，側重於模擬人類學習的過程並逐步提高其準確性。

對於對該領域沒有先驗知識的初學者來說，理解和掌握機器學習的基礎知識可能具有挑戰性。 在機器學習的龐大保護傘下，有幾個研究主題、領域和業務用例可以讓初學者的學習之旅不堪重負。 大多數學習者不知道從哪裡開始。 這就是教科書的用武之地。

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十大機器學習書籍閱讀

本文重點介紹了大學教授和 AI 專家也推薦的一些最適合初學者的機器學習書籍。 它們還有助於該領域的專業人士參考特定主題以刷新記憶。

1. Stuart J. Russel 和 Peter Norvig 的“人工智能：一種現代方法”

這本書完美地涵蓋了機器學習和人工智能，非常注重細節，語言通俗易懂，讓初學者容易上手。 Russell 和 Norvig 所著的這本書受到大學級教授和業內專家的強烈推薦。 本書是初學者的絕佳選擇，涵蓋了人工智能的基礎知識，並對該領域進行了全面介紹。

它還概述了許多關鍵研究主題。 這是一本關於機器學習的書的不錯選擇，因為它也有解決問題的方法。 它是機器學習初學者事實上的教科書，因為它自 1994 年出版以來一直是該領域入門和深入課程的基石。本書的新版本涵蓋了有關新技術和趨勢的主題。

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2. Ian Goodfellow、Yoshoua Bengio 和 Aaron Courville 的“深度學習”

如果你正在尋找一本可靠的深度學習書籍，這是最好的選擇。 這本教科書結合了深度學習的一般知識和開始學習該主題所需的數學方法。 它包含有關該領域傑出人物的有用信息，例如 Geoffrey Hinton、Yann LeCun 等。

如果您專注於本書中關於深度學習的知識和大學課程的高級講座，那麼您就無法阻止您獲得該領域最可靠的信息和知識。 研究人員和專業人士對本書的實用性發誓。

3. Andriy Burkov 的“百頁機器學習書”

對於尋求有趣、緊湊、易於理解的機器學習指南的初學者來說，這本教科書無疑是一個不錯的選擇。 需要注意的一件有趣的事情是，它最初是對作家 Andriy Burkov 的一個簡單的 LinkedIn 挑戰，並導致了機器學習領域最優秀的指南之一。 儘管只是該領域的一百頁學習指南，但它是一本簡潔的教科書，側重於機器學習的基礎知識、複雜的理論和實際問題。

4. Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 的“統計學習的要素：數據挖掘、推理和預測”

這本教材通常用於向初學者介紹機器學習。 它以獨特的風格編寫，激發學生和讀者自己分析、推測和試驗有助於他們日後職業生​​涯的事物。 這本書不僅適用於基本信息，而且適用於技能發展。

由於其詳細的理論框架和多樣化的主題範圍，這本教科書在機器學習社區中享有盛譽。 它對該主題進行了很好的介紹，以後可以用作任何人的參考資料。

5. Max Kuhn 和 Kjell Johnson 的“應用預測建模”

本書詳細介紹了建模過程和預測模型。 由於建模過程的詳細分解，它在數據科學專業的學生中非常受歡迎。 它涵蓋了基本主題，例如預測建模過程，例如數據預處理、分類方法和回歸。 這是一本極好的技能培養書籍，因為它提供了需要用代碼解決的問題。

6. Christopher M. Bishop 的“模式識別和機器學習”

這本書於 2006 年首次出版，一直是所有機器學習大學生的首選教材。 對於已經在學習這門課程的初學者來說，這是一本很棒的書，因為它包含多元微積分和線性代數，他們可以在以後練習。 如果您想從模式識別開始，請閱讀這本書。

7. Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili 的“Python 機器學習”

對於初學者級別的程序員，這本深度學習教材主要側重於應用流行的機器學習算法。 它有一個關於 scikit-learn 用法的深入章節，是有算法知識的學生的首選教材。

8. Tom M. Mitchell 的“機器學習”

這本機器學習教科書是該領域學生和專業人士的完美指南。 其簡單的語言使學習者更容易理解和掌握機器學習的概念，從而使這個具有挑戰性的概念更容易理解。 這本書還可以作為一本很棒的教科書來複習一個人的機器學習基礎知識。

9. Daniel Jurafsky 和 ​​James H. Martin 的“語音和語言處理”

這本書被認為是最好的機器學習書籍之一，因為它詳細介紹了機器學習的基礎知識。 AI/ML 領域的行業專家和教授將本書視為他們的聖經，尤其是自然語言處理的參考資料。 其有關語言技術的詳細信息涵蓋了廣泛的主題和課程。 它還非常強調實際應用，使其成為對語言處理感興趣的學生的絕佳指南。

10. Aurelien Geron 的“使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 進行機器學習：構建智能係統的概念、工具和技術”

這是一本關於機器學習的獨特書籍。 它實現了機器學習的實際應用，使其成為程序員的最佳指南之一。 想要通過 TensorFlow 和 scikit-learn 框架全面深入了解機器學習程序的知識實現的同學可以參考這些書籍。 通俗易懂的解釋結合練習，讓讀者有一個全面的理解和技能發展。

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結論

教科書是特定領域知識和信息的主要和可行的來源。 所有出版的深度學習教科書均由人工智能專業人士編寫，值得信賴，可供從事機器學習的學生信賴。

說到這一點，如果您在選擇哪條道路上處於兩難境地，那麼機器學習和人工智能領域的職業是一個非常有前景的選擇。 如果您有閱讀機器學習和深度學習書籍的訣竅，您可以通過參加課程來進一步激發這種熱情。 upGrad擁有頂級的機器學習和深度學習高級證書課程，將為您提供出色的機器學習教科書推薦和人工智能領域的深入培訓。

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