免费！10本必读的机器学习书籍

作者 |Pranav Dar

翻译 | Mika

许多数据科学和机器学习相关的书籍都比较贵，考虑到作者写书所要花费的时间和精力来说，这是无可厚非的。

在本文中，针对想成为数据科学家和AI工程师的人群，我们在这里提供了10本机器学习电子书，而且都是免费的哦~

本文中的书单涉及统计学、机器学习基础，以及高级机器学习等内容，若想获得更多数据科学方面的资源，在此特别向大家介绍致力于数据领域教育的公众号：CDA数据分析师。

CDA 数据分析

（ID: cdacdacda）

CDA数据分析师 公众号

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统计

01

Think Stats – Probability and Statistics for Programmers

统计思维——程序员数学之概率和统计

作者： Allan B. Downey

《统计思维》主要面向有Python编程基础的人群，是统计和概率方面的入门书籍。本书的主要内容基于概率分布的Python库（PMF和CDF）。为了方便读者理解，大多数练习都有简短的解释，书中还包括使用美国国立卫生研究院数据的案例研究。

本书的突出特点之一是它涵盖了贝叶斯统计的基础知识，这对于数据科学家是很重要的。

02

Bayesian Reasoning and Machine Learning

贝叶斯推理与机器学习

作者：David Barber

这是贝叶斯统计方面的经典书籍。这本书采用贝叶斯统计方法解读机器学习，如果你想入门机器学习领域，这本书一定不容错过。

机器学习和统计学基础

03

An Introduction to Statistical Learning

统计学习导论

作者： Gareth James，Daniela Witten，Trevor Hastie，Robert Tibshirani

这本书十分受欢迎，以机器学习角度入门数据科学。针对入门机器学习领域的初学者，这本书提供了实施统计和机器学习方面的明确指导。当中包含了算法如何实现等实例。

对于那些喜欢用R编程的人来说，这本书有使用R的实例，即使你不是程序员也不要错过这本书。

04

Understanding Machine Learning

理解机器学习

作者： Shai Shalev-Shwartz，Shai Ben-David

这本书系统地介绍了机器学习。这本书基于机器学习的基本理论，并将这些概念转化为实际算法的数学推导。同时书中还涵盖了机器学习算法列表，包括随机梯度下降、神经网络和结构化输出学习等内容。

05

A Programmer’s Guide to Data Mining

程序员数据挖掘指南

作者： Ron Zacharski

我特别喜欢这本书的推荐性涵盖章节。它以有趣的方式探讨社交过滤和基于项目的过滤方法，以及如何使用机器学习来实现它们。当中还介绍了朴素贝叶斯和聚类等其他概念。如果你想入门自然语言处理，当中就有一章特别针对非结构化文本。同时当中还有使用Python的示例。

06

Mining of Massive Datasets

海量数据挖掘

作者： Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman

随着大数据时代的到来，能够获得可操作性见解的数据挖掘成为了一项备受追捧的技能。本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的算法，这些算法还可以用于大型数据集。

高级机器学习

07

A Brief Introduction to Neural Networks

神经网络导论

作者： David Kriesel

如果你对神经网络感兴趣，那么一定不要错过这本书。它首先介绍了神经网络的发展历史，然后深入探讨了不同类型神经网络背后的数学原理。注意，阅读本书需要一定的基本线性代数和微积分的知识。

08

Deep Learning

深度学习

作者：Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville

这本书可能是论述深度学习领域知识最全面的书之一。当中详细介绍了蒙特卡罗方法、循环网络、递归网络、自动编码器和深度生成模型等概念。

09

Natural Language Processing with Python

用Python进行自然语言处理

作者：Steven Bird，Ewan Klein，Edward Loper

对自然语言处理感兴趣的人一定要读本书。本书清晰明了易读，当中编写Python代码非常出色。读者还可以访问带注释的数据集，用于分析和处理非结构化数据。

10

Machine Learning Yearning

机器学习思维

作者：吴恩达

机器学习的书单中没有吴恩达的这本书将是不完整的。这本书能帮助读者更快地构建AI系统，它还会教你如何通过机器学习项目来做出各种决策。

以上就是面向数据科学家和AI工程师的10本经典机器学习书籍了，希望这些书籍能够对你有所帮助。

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/10-free-must-read-machine-learning-e-books/

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