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我问了十多位机器学习专家得到了这份书单
我问了十多位机器学习专家得到了这份书单

我问了十多位机器学习专家得到了这份书单

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 Denny Britz,维基媒体基金会机器学习负责人、《Machine Learning with Python Cookbook》作者 Chris Albon,老照片修复神器 DeOldify 的创造者 Jason Antic 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。

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。

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。

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《An Introduction to Statistical Learning》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。

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,而是一本线. 《Mathematics for Machine Learning》

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。

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。

今天,编程是构建算法和复杂的机器学习系统的敲门砖。如果你想更快地成为机器学习专业人士,学习编程技巧是必要的。以下书籍可以帮助你开始学习编程的旅途:

推荐语:我认为,软件编程和机器学习存在很多重叠,学习软件编程对于机器学习有很大益处。

推荐语:Martin Fowler 撰写的这本《Refactoring》是如何安全快速地转换代码的指南。

推荐语:Python 不是唯一的选择!这本书旨在帮助你学习 R 语言中对于做数据科学最重要的工具。

如果 idea 只存在脑海里,那机器学习就没意思了。以下书籍可以帮你设计现实机器学习算法,拓宽边界,解决你遇到的问题,构建机器学习系统。

推荐语:fastai 这本新书真的很棒,这就是上过 fastai 课程后你所期待的东西!

推荐语:这本书可以指引你,利用 Python 及其用于 NLP 和 AI 的包创建能够理解人类语言的机器。

推荐语:深度学习改变了计算机视觉、图像处理和自然语言处理领域。在 TensorFlow.js 的帮助下,现在 JavaScript 开发者可以在不依赖 Python 或 R 的情况下构建深度学习 app。

你现在已经了解回归、分类这些基础知识了,是时候学习一些高阶和专门的概念了。机器学习每天都在进化,这能否帮助 AI 系统更安全或大规模部署,以下书籍可以帮你找到答案:

推荐语:随着深度神经网络越来越多地应用在现实场景中,使用无法骗过人类的数据故意「愚弄」它们成为一种新的攻击方式。这本书考察了日常使用 DNN 来处理图像、音频和视频数据的现实场景。

推荐语:Richard Sutton 写的这本书被认为是这个主题中最基础也最重要的资源。强化学习快速发展成为 AI 创新的主要部分,这本书适合工程师和科学家阅读。

知过去,方能见未来。了解 AI 的历史、发展过程和早期错误非常重要。以下书籍可以帮你读懂 AI 的过去。

推荐语:这本书讲述了阿兰 · 图灵的故事。图灵被认为是人工智能和理论计算机科学领域最有影响力的科学家之一。

推荐语:这本书中,作者 Sherry Turkle 没有把计算机看作工具,而是看作我们社交和心理生活的一部分。她探讨了如何通过计算机游戏和电子表格探索计算机对我们自我认知、彼此认知以及关系的影响。

推荐语:通过探索逻辑学家 Kurt Gödel、艺术家 M. C. Escher 和作曲家巴赫的生命和作品,这本书阐述了数学、对称性和智能的基础概念。它还探讨了这对于沟通的意义、如何表示和存储知识、符号表征方法及其局限性,甚至「意义」(meaning)的基本概念。

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