机器学习书单(外文版)

编者注:澳大利亚机器学习专家、畅销书作者  Jason Brownlee,对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点,汇总成这份阅读指南。在所筛选的学习资源中,这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单,涵盖了最值得学习者、从业者、开发者认真研读的精品书目。这份指南适合多样背景的读者:从想要了解机器学习的普通人,到入门新手,再到高阶开发者和学术研究人员。因此,雷锋网对其进行编译整理,特来与大家分享。 友情提醒:该指南只考虑了英文市场的机器学习图书,适合大家作为国际 ML 读物的参考。而例如周志华老师 《机器学习》等国内优秀著作并没有体现,请读者见谅。 Jason Brownlee: 我喜欢书,对于搞到的每一本机器学习书籍,我都要去读。 我认为,有好的参考资源,是对你心中机器学习谜题进行“解惑”的最快方式。阅读多本书,你就有了看待疑难问题的多种角度。 这份指南中,你会发现机器学习领域最值得一读的好书。 有许多原因促使人们想要机器学习书籍。因此,我采用了三种不同方式对机器学习书籍进行分类、排列,使读者们能按图索骥快速查找。比方说: 依据类别(难易):教材,科普等。依据话题:Python,深度学习等依据出版商:Packt,O’Reilly 等 所有书都包括了亚马逊或京东链接,你可以点击链接了解更多。 如何使用这份指南? 找到一个你最感兴趣的话题浏览所选类别的书目购书、借书、下载从头读到尾重复以上过程 把书摆在家里、办公室显眼的地方,跟你读过那本书是两码事。别瞎搞收藏。 1.0 依据难易水平 1.1 机器学习科普读物 这是面向普通大众的机器学习书目。它们让你体会到机器学习和数据科学的优点和益处,但免去了理论和应用细节。我还加入了一些个人非常喜欢的、偏“统计思维”的流行科普读物。 The Master Algorithm: How…

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