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机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)
机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)

机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)

领域的各类优质书籍进行了盘点,汇总成这份阅读指南。在雷锋网所筛选的学习资源中,这堪称是迄今为止的一份 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。

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。

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:

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。

真正面向零基础初学者的机器学习书籍,基本上是一片市场空白。下面的这些书,既包含了科普读物(见 1.1)中使用机器学习的益处,也部分包含了多见于入门书籍(见 1.3)的应用细节。

下面是菜鸟入门的首选书单。相当于本科生级别的机器学习资源,适合基础学习者以及开发者新手。它们覆盖了广泛的机器学习话题,倾向于“怎么做”,而非“为什么”或是探讨理论。

下面是世界一流机器学习教材的列表。这些是研究生课程中会使用到的教科书,覆盖了一系列方法和背后的理论。

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