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娱乐盘点大剧院 得到了这份书单，我问了十多位机器学习专家

选自mentorcruise
机器之心整理
编辑：魔王
这些书籍涉及基础知识、编程技能、实践、理论等多个方面 。 经典的《深度学习》花书也在书单之中 。
学机器学习难不难？小编以亲身经历告诉大家 ， 难！读了好几遍「西瓜书」仍然一看公式就头大；三年前开始看吴恩达的课程 ， 至今没看完……看来不好好学习是不行的 。
国内学习机器学习的资源包括周志华老师的《机器学习》（西瓜书）、李航老师的《统计学习方法》、李宏毅老师的「宝可梦课程」等等 ， 这些想必大家都比较熟悉了 。
那么 ， 机器学习专家和行业人士最喜欢读哪些机器学习书籍呢？最近 ， 有人咨询了十多位机器学习研究者 ， 包括斯坦福毕业生、谷歌大脑前员工DennyBritz ， 维基媒体基金会机器学习负责人、《MachineLearningwithPythonCookbook》作者ChrisAlbon ， 老照片修复神器DeOldify的创造者JasonAntic等等 。
这些专家列出了他们最喜欢的机器学习书籍 ， 涵盖五个模块：基础、编程、实践、进阶领域 ， 以及理论与历史 。
读这些书 ， 了解ML基础知识
要想理解机器学习概念 ， 首先你需要了解基础知识 。 只知道概念还不够 ， 你还需要理解概念的推导过程及运行原理 。
机器学习专家推荐了以下书籍 ， 帮助你掌握机器学习基础知识：
1.《AnIntroductiontoStatisticalLearning》
书籍地址：https://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ISL/ISLR%20Seventh%20Printing.pdf
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推荐人：维基媒体基金会机器学习负责人ChrisAlbon
推荐语：这本书比较基础 ， 清晰简洁地解释了机器学习概念 ， 在本科生和研究生中广受欢迎 。 而且这本书对数学的要求不高 。
2.《TheElementsofStatisticalLearning》
书籍地址：https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/printings/ESLII_print12.pdf
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推荐人：MentorCruise数据科学讲师
推荐语：对于想要深入了解理论的同学 ， 我推荐这本书 。 这本书的作者和《AnIntroductiontoStatisticalLearning》相同 ， 但这本书更加深入 ， 可以说是该领域的「圣经」了 ， 而且可以免费获取 。
3.《PatternRecognitionandMachineLearning》
书籍地址：https://www.springer.com/gp/book/9780387310732?ref=mentorcruise
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推荐人：斯坦福毕业生、谷歌大脑前员工DennyBritz
推荐语：Bishop撰写的这本关于模式识别的书籍很经典 。 这本书适合研究生学习 ， 也适合机器学习研究人员和从业者阅读 。 它不是简单的课程笔记 ， 而是一本真正的基础教材 。
4.《MathematicsforMachineLearning》
书籍地址：https://mml-book.github.io/
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推荐人：自然语言处理和数据工程师StephenGabriel
推荐语：这本书旨在鼓励人们学习数学概念 ， 不涉及高阶的机器学习技术 。 这本书能够提供阅读其他进阶书籍所必需的数学知识 。
5.《DeepLearning》
书籍地址：https://www.deeplearningbook.org/?ref=mentorcruise
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推荐人：Uizard联合创始人、CEOTonyBeltramelli
推荐语：Goodfellow等人撰写的这本《深度学习》被誉为深度学习领域的「圣经」 。 它由该领域先驱学者撰写 ， 介绍了基础知识、高阶原则和方法 。
6.《DeepLearningfromScratch》
书籍地址：https://www.oreilly.com/library/view/deep-learning-from/9781492041405/?ref=mentorcruise


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