值得閱讀的 10 大機器學習書籍

作為一個多學科的職業，機器學習包含多個複雜的主題和主題，通過大量的經驗和數據訓練機器模仿人類智能。 人工智能的這個子領域和聽起來一樣複雜。 但是，學習者開始其 ML 之旅的資源並不短缺。 知道從哪裡開始可能具有挑戰性，但您可以使用一堆簡單的教科書！

獲得世界頂尖大學的機器學習認證。 獲得碩士、Executive PGP 或高級證書課程以加快您的職業生涯。

幸運的是，機器學習專家已經將他們廣泛的知識彙編成一口大小的書本。 數據科學專業人士知道，一本好的 ML 書籍對於學習者來說是多麼有價值，可以加強他們的基礎知識，並進一步裝備他們度過旅途中的艱難部分。 像人工智能這樣複雜的技術必然需要專業的學習資源，並且總是歡迎一本好書來擴展一個主題。

為了啟動您的機器學習之旅，我們為初學者研究並創建了一本關於機器學習的前十本書的彙編。

1. Andriy Burkov的百頁機器學習書

Burkov 在他的《機器學習百頁書》一書中，成功地吸收了機器學習及其課程的重要性。 由於理論與實踐的正確平衡，本書是最受歡迎的機器學習教科書之一，並且沒有留下任何要點。 這本書廣泛涵蓋了複雜的主題，並以簡化的形式呈現。 然而，初學者可能會嘗試尋找另一本書來開始他們的機器學習之旅，因為它不包含基礎知識。

2. 人工智能： 這本書被認為是人工智能的事實，本書全面深入地介紹了人工智能的概念、理論和實踐，而不會過於復雜。 該書於 1994 年出版，專為大學級別的 AI 課程而創建，並通過其更新版本繼續培養同一群體。 專家說，如果一個人只買一本機器學習書，那應該是這本。

3. 作為奠定該學科基礎的最佳深度學習書籍之一，本書以易於理解的形式提供了數學複雜性和一般理論的結合。 這本書也是初學者的絕佳選擇，因為機器學習行業的許多知名人士都推薦它在人工智能市場上脫穎而出。

4. 集體智能編程： Toby Segaran構建智能 Web 2.0 應用程序

該列表的另一個特殊補充是，這本書更多地是關於實施機器學習概念，而不是梳理基礎。 它遵循 Python 來教學習者如何創建 ML 算法以從應用程序中收集數據、檢測數據中的模式、創建程序以訪問網站數據，以及如何根據相同的數據進行預測。

5. Max Kuhn 和 Kjell Johnson的應用預測建模

本書是通過簡單的分步過程學習預測建模的便捷方式。 應用預測建模是初學者、學生和開發人員進行全面建模過程分解的絕佳選擇。 它致力於將實際問題用於實踐體驗。 此外，每章都包含問題，因此學習者可以立即學習和練習以衡量進度。

6. Mitchell 的書是開始您的機器學習之旅的絕佳選擇。 雖然新生可以探索 ML 的基礎知識，但專家可以將其用作快速參考。 所有信息都以簡單的語言呈現，以便於理解。

7. Christopher M. Bishop的模式識別和機器學習

Bishop 的模式識別提供了對機器學習中具有模式識別的複雜統計技術的參考。 雖然它對許多人來說是一個很好的選擇，但需要對多元微積分和線性代數有很強的把握才能讀完這本書。 該書於 2006 年出版，是第一本致力於模式識別的機器學習教科書。

8. Daniel Jurafsky 和 ​​James H. Martin的語音和語言處理

具有基本學科知識的機器學習初學者可以閱讀本書，全面介紹機器學習的不同主題和特定子領域。 然而，專家們向任何對自然語言處理感興趣的人推薦了這本教科書，因為這本書對實際應用的偏好使其適合快速理解語言和語音處理。

9. Machine Learning in Action 是 ML 追求者的另一個最愛。 對機器學習技術及其基本概念的透徹解釋擴展了對該主題的詳細理解。 此外，本書深入處理基礎算法，鼓勵開發人員為實際應用獲取和分析數據。

10. 統計學習的要素：數據挖掘推理和預測Trevor 這本書遵循一個概念框架來深入探討廣泛的主題，用作神經網絡或測試方法等主題的介紹或參考。 它不是完全闡述主題，而是為了激勵讀者自己研究概念和實驗以更好地理解。 機器學習的概念與實踐完全結合，這是一個事實。 因此，這是鼓勵讀者進行理論和實踐的重要資源。

通過高級認證啟動機器學習職業

開始您的機器學習職業生涯唯一需要做的就是獲得高級認證，以及學習資源和技能組合。 upGrad 的機器學習和人工智能理學碩士正是您在機器學習和人工智能行業提供專家指導所需要的。 該課程擴展了涵蓋使用雲計算的機器學習模型的各種主題。 希望通過有價值的認證課程加強簡歷的學習者可以選擇它。

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結論

這些教科書是您精通機器學習的必經之路。 雖然上述書籍對於希望擴展 ML 知識的任何人都很有價值，但為正確的學習階段選擇正確的書籍至關重要。 初學者必須選擇具有基本概念的書籍來鞏固他們的基礎，然後慢慢轉向提供更複雜功能的教科書。 但是，將您的教科書知識應用到現實世界的應用程序和情況中也很重要。

機器學習難嗎？

機器學習使用多種複雜的工具，學習起來無疑是複雜的，但正確的資源集，包括手頭項目、經驗豐富的導師和教科書，可以將過程簡化到很好的水平。 這些工具易於使用，一旦初學者開始參考此類學習資源，學習之旅就會變得更加順暢。

非技術人員可以學習機器學習嗎？

與具有技術背景的學習者相比，非技術背景的人在學習 ML 時肯定會遇到復雜性。 然而，這並非不可能。 機器學習即服務的興起開始為學習者提供必要的工具和技能，以開始他們的旅程。

人工智能是一個有前途的職業嗎？

人工智能的出現簡化了人類的生活方式，並不斷擴展並進入新的領域，為其提供便利。 人工智能目前是最受追捧的職業前景之一，並將在未來繼續享受它。 根據美國勞工統計局的數據，人工智能是增長最快的領域，到 2030 年將很快增長 31.4%，為全球學習者提供有吸引力的機會。