你的機器學習書單該更新了，我建議先看這16本 _機器

假期將至！小悠從暢銷書內(nèi)甄選16本組成書單給大家，這里面包含：機器學習、深度學習、數(shù)學基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及自然語言處理等技術(shù)領(lǐng)域。
希望每一位讀者朋友都能堅持學習，學以致用。
精選新書，獻禮讀者。
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01 深度學習
AI圣經(jīng)！深度學習領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典暢銷書！長期位居美國亞馬遜AI和機器學習類圖書榜首！所有數(shù)據(jù)科學家和機器學習從業(yè)者的必讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國內(nèi)外眾多專家推薦！
《深度學習》由全球知名的三位專家Ian 、和Aaron 撰寫，是深度學習領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書的內(nèi)容包括3個部分：第1部分介紹基本的數(shù)學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預(yù)備知識；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學習方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。
深度學習入門經(jīng)典：花書深度學習+李沐動手學深度學習
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02動手學深度學習
亞馬遜科學家作品，被全球超150所高校選為教程。
目前市面上有關(guān)深度學習介紹的書籍大多可分兩類，一類側(cè)重方法介紹，另一類側(cè)重實踐和深度學習工具的介紹。本書同時覆蓋方法和實踐。本書不僅從數(shù)學的角度闡述深度學習的技術(shù)與應(yīng)用，還包含可運行的代碼，為讀者展示如何在實際中解決問題。
為了給讀者提供一種交互式的學習體驗，本書不但提供免費的教學視頻和討論區(qū)，而且提供可運行的記事本文件，充分利用記事本能將文字、代碼、公式和圖像統(tǒng)一起來的優(yōu)勢。這樣不僅直接將數(shù)學公式對應(yīng)成實際代碼，而且可以修改代碼、觀察結(jié)果并及時獲取經(jīng)驗，從而帶給讀者全新的、交互式的深度學習的學習體驗。
03零基礎(chǔ)學機器學習
本書通過AI“小白”小冰拜師程序員咖哥學習機器學習的對話展開，內(nèi)容輕松，實戰(zhàn)性強，主要包括機器學習快速上手路徑、數(shù)學和基礎(chǔ)知識、機器學習基礎(chǔ)算法（線性回歸和邏輯回歸）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)典算法、集成學習、無監(jiān)督和半監(jiān)督等非監(jiān)督學習類型、強化學習實戰(zhàn)等內(nèi)容，以及相關(guān)實戰(zhàn)案例。
零基礎(chǔ)學機器學習
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本書所有案例均通過及-learn 機器學習庫和Keras 深度學習框架實現(xiàn)機器人書籍大全學人工智能十本必看書，同時還包含豐富的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。
04深度學習入門基于的理論與實現(xiàn)
日本深度學習入門經(jīng)典暢銷書，原版上市不足2年印刷已達100 000冊。長期位列日亞“人工智能”類圖書榜首，眾多五星好評。書中使用，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數(shù)學知識出發(fā)，帶領(lǐng)讀者從零創(chuàng)建一個經(jīng)典的深度學習網(wǎng)絡(luò) ，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。
深度學習入門基于的理論與實現(xiàn)(圖靈出品)
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書中不僅介紹了深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、特征等基礎(chǔ)知識，對誤差反向傳播法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關(guān)的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應(yīng)用，以及為什么加深層可以提高識別精度等疑難的問題。
深度學習
《深度學習》由Keras之父、現(xiàn)任人工智能研究員的Franc.ois 執(zhí)筆，詳盡展示了用、Keras、進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應(yīng)用。
深度學習
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在學習完本書后，讀者將了解深度學習、機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵概念，具備搭建自己的深度學習環(huán)境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力，學會解決現(xiàn)實世界中的深度學習問題。除此之外，本書還深刻剖析了當前的”人工智能熱” ，從理性的視角展望了深度學習在未來的可能性。
機器學習基礎(chǔ)教程
機器學習已成為許多商業(yè)應(yīng)用和研究項目不可或缺的一部分，海量數(shù)據(jù)使得機器學習的應(yīng)用范圍遠超人們想象。本書將向所有對機器學習技術(shù)感興趣的初學者展示，自己動手構(gòu)建機器學習解決方案并非難事！
機器學習基礎(chǔ)教程(圖靈出品)
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書中重點討論機器學習算法的實踐而不是背后的數(shù)學，全面涵蓋在實踐中實現(xiàn)機器學習算法的所有重要內(nèi)容，幫助讀者使用和-learn庫一步一步構(gòu)建一個有效的機器學習應(yīng)用。
07圖解深度學習
本書從深度學習的發(fā)展歷程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層面介紹了深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識別等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。內(nèi)容涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹了包括、、Caffe、、和在內(nèi)的深度學習工具的安裝和使用方法。
【套裝2本】圖解深度學習圖解機器學習人工智能書籍深度學習入門機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程書籍人工

文章插圖

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08圖解機器學習
《圖解機器學習》用豐富的圖示，從最小二乘法出發(fā)，對基于最小二乘法實現(xiàn)的各種機器學習算法進行了詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹了機器學習領(lǐng)域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分別介紹了各種有監(jiān)督的回歸算法和分類算法；第Ⅳ部分介紹了各種監(jiān)督學習算法；第Ⅴ部分介紹了機器學習領(lǐng)域中的新興算法。書中大部分算法都有相應(yīng)的程序源代碼，可以用來進行簡單的測試。
09機器學習的數(shù)學
上海交通大學特別研究員、阿里巴巴、百度算法專家、優(yōu)酷首席科學家、谷歌機器學習開發(fā)者專家力薦教材，SIGAI創(chuàng)始人全新力作，徹底解決機器學習的數(shù)學問題。
機器學習的數(shù)學
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本書的目標是幫助讀者全面、系統(tǒng)地學習機器學習所必須的數(shù)學知識。全書由8章組成，力求精準、最小地覆蓋機器學習的數(shù)學知識。包括微積分，線性代數(shù)與矩陣論，最優(yōu)化方法，概率論，信息論，隨機過程，以及圖論。
本書從機器學習的角度講授這些數(shù)學知識，對它們在該領(lǐng)域的應(yīng)用舉例說明，使讀者對某些抽象的數(shù)學知識和理論的實際應(yīng)用有直觀、具體的認識。
10場景化機器學習
AWS首席開發(fā)者布道師費良宏作序推薦；無須精通數(shù)學或編程機器人書籍大全學人工智能十本必看書，巧用機器學習成為業(yè)務(wù)小能手。在新一波數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，借助機器學習技術(shù)為業(yè)務(wù)創(chuàng)新賦能，這成了幾乎所有公司可以甚至必須探索的方向。有了恰當?shù)墓ぞ撸瑹o須高深的數(shù)學知識或?qū)I(yè)的技術(shù)背景，你就能在日常業(yè)務(wù)中享受機器學習帶來的便利。
場景化機器學習
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本書凝聚了作者豐富的業(yè)務(wù)自動化經(jīng)驗，以虛擬人物為主線，展示了如何在客戶留存、客戶支持等業(yè)務(wù)場景中應(yīng)用機器學習技術(shù) ，從而讓流程更快速、工作更高效、決策更明智。
11百面機器學習算法工程師帶你去面試
本書收集了超過100道機器學習的題目，這些題目大部分在近年算法工程師的筆試、面試中出現(xiàn)過，作者試圖從實際應(yīng)用出發(fā)，給出詳細的解答，打通從理論到應(yīng)用的障礙。書中還講述了很多算法背后的小故事，增加讀者對問題的理解。
百面機器學習+百面深度學習算法工程師帶你去面試（京東套裝2冊）
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12百面深度學習算法工程師帶你去面試
深度學習是目前學術(shù)界和工業(yè)界都非常火熱的話題，在許多行業(yè)有著成功應(yīng)用。本書由Hulu的近30位算法研究員和算法工程師共同編寫完成，專門針對深度學習領(lǐng)域，是《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》的延伸。
本書仍然采用知識點問答的形式來組織內(nèi)容，每個問題都給出了難度級和相關(guān)知識點，以督促讀者進行自我檢查和主動思考。書中每個章節(jié)精心篩選了對應(yīng)領(lǐng)域的不同方面、不同層次上的問題，相互搭配，展示深度學習的“百面”精彩，讓不同讀者都能找到合適的內(nèi)容。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以期能夠?qū)崿F(xiàn)類人工智能的機器學習技術(shù) 。
本書揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的概念，并介紹如何通過實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。全書分為3章和兩個附錄。
第1章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用到的數(shù)學思想。第2章介紹使用實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，識別手寫數(shù)字，并測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。第3章帶領(lǐng)讀者進一步了解簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，觀察已受訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，嘗試進一步改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，并加深對相關(guān)知識的理解。
14自然語言處理入門
這是一本務(wù)實的入門書，助你零起點上手自然語言處理。HanLP 作者何晗匯集多年經(jīng)驗，從基本概念出發(fā)，逐步介紹中文分詞、詞性標注、命名實體識別、信息抽取、文本聚類、文本分類、句法分析這幾個熱門問題的算法原理與工程實現(xiàn) 。書中通過對多種算法的講解，比較了它們的優(yōu)缺點和適用場景，同時詳細演示生產(chǎn)級成熟代碼，助你真正將自然語言處理應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中。隨著本書的學習，你將從普通程序員晉級為機器學習工程師，最后進化到自然語言處理工程師。
15人工智能（第2版）
美國經(jīng)典教材，在上，被評價為自 & 的《人工智能：一種現(xiàn)代方法》之后最好的教材，更加適合本科生使用。
本書是作者結(jié)合多年教學經(jīng)驗、精心撰寫的一本人工智能教科書，堪稱“人工智能的百科全書” 。全書涵蓋了人工智能簡史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示、產(chǎn)生式系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、自然語言處理、自動規(guī)劃、機器人技術(shù)、高級計算機博弈、人工智能的歷史和未來等主題。
16人工智能簡史（第2版）
本書全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。
人工智能簡史第2版
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本書極具專業(yè)性、思想性和趣味性，既適合缺少專業(yè)背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。
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