机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一种，涉及开发允许计算机从数据中学习的算法、统计模型和机器学习库。实际上，这使得 机器 自动提高性能 学习 从例子来看。
到 2023 年，机器学习对于人类难以执行甚至可能无法执行的任务变得非常重要，包括查找数据模式、图像分类、翻译语言，甚至对未来进行概率预测。
我们还被大量数据包围，这使得机器学习成为企业、研究人员甚至政府的重要工具。通过使用机器学习，可以改善医疗保健、优化物流和供应链、检测欺诈等等。难怪机器学习工程师的薪水超过 13 万美元。
如果您对这个迷人的领域感兴趣，学习 ML 的一些最佳方法包括阅读最好的深度学习书籍、数据科学书籍，当然还有机器学习书籍。这就是我们的切入点，因为本文涵盖了 2023 年 18 本最佳机器学习书籍，并为初学者和更高级的学习者提供了选择。让我们来看看吧！
精选机器学习书籍 [编辑精选]
最适合初学者的机器学习书籍
作者 – 安德烈·布尔科夫
页数 – 160
最新版本 – 第一版
出版商 – 安德烈·布尔科夫
格式 - Kindle/精装书/平装本
为什么你应该读这本书
仅用 100 页就能学会机器学习吗？这本机器学习初学者书籍采用易于理解的方法来帮助您学习如何构建复杂的 AI 系统、通过 ML 面试等。
如果您想要一本关于机器学习的简明指南，它是一本理想的书，它简洁地涵盖了监督和无监督学习、深度学习、过度拟合等关键概念，甚至线性代数、可能和统计等基本数学主题。
特征
- 基本的 ML 概念，包括评估和过度拟合
- 通过线性回归、逻辑回归和随机森林进行监督学习
- 通过聚类和降维进行无监督学习
- 通过神经网络 (NN) 进行深度学习
- 基本数学主题，如线性代数、优化、概率和统计
作者 – 奥利弗·西奥博尔德
页数 – 179
最新版本 – 第三版
出版商 – 散点图出版社
格式 - Kindle/平装本/精装本
为什么你应该读这本书
如果您对学习机器学习感兴趣但没有相关经验，那么这本书非常适合您，因为它不要求您具备先验知识、编码技能或数学知识。
通过本书，您将学习 ML 的基本概念和定义、机器学习模型的类型（监督式、无监督式、深度学习）、数据分析和预处理，以及如何使用 scikit-learn、NumPy 等流行的 Python 库来实现这些模型、Pandas、Matplotlib、Seaborn 和 TensorFlow。
特征
- Python 编程语言简介以及机器学习的使用
- 深度学习和神经网络 (NN) 基础知识
- 涵盖聚类和监督/无监督算法
- Python ML 库，包括 scikit-learn、NumPy、Pandas 和 Tensorflow
- 特征工程背后的理论以及如何实现它
作者 – 汤姆·M·米切尔
页数 – 第352章
最新版本 – 第一版
出版商 – 麦格劳希尔教育
格式 - 平装本/精装本
为什么你应该读这本书
本书是机器学习领域的经典之作，因为它对机器学习定理进行了全面的检验，包括伪代码摘要、机器学习模型示例和案例研究。
对于那些开始从事 ML 职业的人来说，这是一个很好的资源，其清晰的解释和基于项目的方法。本书还为理解机器学习的基础知识提供了坚实的基础，并包含强化学习的家庭作业。
特征
- 机器学习概念，包括无监督、监督和强化
- 涵盖优化技术和遗传算法
- 使用贝叶斯概率论从数据中学习
- 涵盖神经网络 (NN) 和决策树
作者 – 约翰·保罗·穆勒和卢卡·马萨龙
页数 – 第464章
最新版本 – 第二版
出版商 – 对于傻瓜来说
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
本书旨在让读者以简单的方式熟悉机器学习的基本概念和理论（因此得名！）。它还侧重于机器学习的实际和现实应用。
本书将教您基本的数学原理和算法，帮助您构建实用的机器学习模型。您还将了解 AI 和 ML 的历史，并使用 Python、R 和 TensorFlow 来构建和测试您自己的模型。您还将使用最新的数据集并通过示例学习最佳实践。
特征
- 用于清理、探索和预处理数据的工具和技术
- 无监督、监督和深度学习方法
- 通过准确度、精确度、召回率和 F1 分数评估模型性能
- 特征选择、模型选择和避免过度拟合的最佳实践和技巧
作者 – 彼得·哈林顿
页数 – 第384章
最新版本 – 第一版
出版商 – 曼宁出版物
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
本书是机器学习技术的综合指南，涵盖算法和基本概念。它适合许多读者，从本科生到专业人士。
通过本书的实践学习方法，您将有机会使用 Python 应用各种机器学习技术，并且还将涵盖分类、预测、推荐和流行的 ML 工具。
特征
- 涵盖机器学习的基础知识，包括监督学习和无监督学习
- 了解大数据和 MapReduce
- 涵盖 K 均值聚类、逻辑回归和支持向量机 (SVM)
作者 – 托比·塞加兰
页数 – 360
最新版本 – 第一版
出版商 – 奥莱利媒体
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
本书重点介绍如何构建使用机器学习和统计从互联网上挖掘数据的 Web 2.0 应用程序。它还涵盖了集群、搜索引擎功能、优化算法、决策树等重要主题。
这本书还包括代码示例和练习，帮助读者扩展算法并使其更强大，使其成为开发人员、数据科学家和任何有兴趣使用数据做出更好决策的人的绝佳资源。
特征
- 涵盖协同过滤技术和优化算法
- 了解决策树以及如何使用 ML 算法来预测数值
- 涵盖贝叶斯过滤和支持向量机 (SVM)
作者 – 史蒂文·伯德、伊万·克莱因和爱德华·洛珀
页数 – 502
最新版本 – 第一版
出版商 – 奥莱利媒体
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
本书提供了程序员对人类语言如何工作的视角，使其成为自然语言处理领域的一本易于理解的介绍。
通过这本书，您将了解文本分类、情感分析、命名实体识别等。这一切都是通过提供 Python 代码示例来完成的，您可以使用这些示例在自己的项目中实现相同的技术。
特征
- 使用Python编程语言和自然语言工具包（NLTK）
- 学习从非结构化文本中提取信息的技术
- 流行语言数据库简介（WordNet 和树库）
- 涵盖文本分类、情感分析和命名实体识别
最好的中级机器学习书籍
作者 – 安德烈亚斯·C·穆勒和莎拉·吉多
页数 – 第392章
最新版本 – 第一版
出版商 – 奥莱利媒体
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
本书是初学者学习如何创建机器学习解决方案的实用指南，因为它重点关注使用 Python 和 scikit-learn 进行机器学习算法的实践方面。
作者并不关注算法背后的数学，而是关注它们的应用和基本概念。它还涵盖了流行的机器学习算法、数据表示等，这对于任何希望提高机器学习和数据科学技能的人来说都是一个很好的资源。
特征
- 涵盖机器学习的基本概念和定义
- 解决有监督、无监督和深度学习模型
- 包括表示数据的技术
- 包括文本处理技术和自然语言处理
作者 – 奥雷利安·杰龙
页数 – 第861章
最新版本 – 第三版
出版商 – 奥莱利媒体
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
本书非常适合学习流行的机器学习库、Keras、Scikit-Learn 和 TensorFlow。
作为一本中级书籍，您需要 Python 编码经验，但随后您将能够完成一系列精心设计的练习来练习和应用您所学到的技能。
特征
- 如何构建和训练深度神经网络
- 涵盖深度强化学习
- 学习使用线性回归和逻辑回归
作者 – 谢·沙莱夫·施瓦茨和谢·本·大卫
页数 – 410
最新版本 – 第一版
出版商 – 剑桥大学出版社
格式 - 精装本/Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
本书通过深入探讨机器学习的基础理论、算法范式和数学推导，对机器学习进行了结构化介绍。
它还以清晰易懂的方式涵盖了一系列机器学习主题，适合从计算机科学专业的学生到工程、数学和统计学等领域的其他人。
特征
- 涵盖各种机器学习算法的计算复杂性
- 涵盖机器学习算法的凸性和稳定性
- 学习构建和训练神经网络
作者 – 劳伦斯·莫罗尼
页数 – 390
最新版本 – 第一版
出版商 – 奥莱利媒体
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
这本机器学习书籍面向想要了解人工智能 (AI) 和 ML 概念（例如监督和无监督学习、深度学习、神经网络以及使用 Python 和 TensorFlow 实际实现 ML 技术）的程序员。
本书还涵盖了人工智能和机器学习的理论和实践方面，以及该领域的最新趋势。总的来说，对于想要在自己的项目中实现 ML 的程序员来说，这是一个综合资源。
特征
- 涵盖如何使用 TensorFlow 构建模型
- 了解监督和无监督学习、深度学习和神经网络
- 涵盖在云中运行模型的最佳实践
作者 – 塞巴斯蒂安·拉斯卡 (Sebastian Raschka)、刘雨曦 (Hayden) Liu、Vahid Mirjalili
页数 – 第774章
最新版本 – 第一版
出版商 – 帕克特出版公司
格式 - Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
这本 PyTorch 书是机器学习和深度学习的综合指南，提供教程和参考资料。它通过详细的解释、插图和示例深入探讨了基本技术，包括图神经网络和 NLP 的大规模转换器等概念。
本书主要面向对 Python 有深入了解但希望使用 Scikit-learn 和 PyTorch 学习机器学习和深度学习的开发人员和数据科学家。
特征
- 学习 PyTorch 和 scikit-learn 以进行机器学习和深度学习
- 涵盖如何针对不同数据类型训练机器学习分类器
- 预处理和清理数据的最佳实践
作者 – 特雷弗·哈斯蒂、罗伯特·提布希拉尼和杰罗姆·弗里德曼
页数 – 第767章
最新版本 – 第二版
出版商 – 施普林格
格式 - 精装本/Kindle
为什么你应该读这本书
如果你想从统计学的角度学习机器学习，这是一本必读的书，因为它强调了机器学习算法底层逻辑的数学推导。不过，您可能应该检查自己对线性代数有基本的了解，才能从本书中获得最大收益。
这里介绍的一些概念对于初学者来说有点挑战性，但作者以易于理解的方式处理它们，使其成为任何想要了解机器学习底层的人的可靠选择！
特征
- 涵盖特征选择和降维
- 了解逻辑回归、线性判别分析和线性回归
- 深入研究神经网络和随机森林
最好的高级机器学习书籍
作者 – 伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥、亚伦·考维尔
页数 – 800
最新版本 – 图解|第一版
出版商 – 麻省理工学院出版社
格式 - 精装本/Kindle/平装本
为什么你应该读这本书。
这是深度学习的综合指南，由该领域的领先专家撰写，对深度学习概念和算法进行了全面、深入的概述。这还包括详细的数学解释和推导。
对于该领域的研究人员和从业者以及任何有兴趣深入了解深度学习的人来说，这也是宝贵的资源。
特征
- 通过线性代数、概率论等涵盖深度学习背后的数学
- 了解深度前馈网络、正则化和优化算法
- 涵盖线性因子模型、自动编码器和表示学习
作者 – 克里斯托弗·M·毕肖普
页数 – 第738章
最新版本 – 第二版
出版商 – 施普林格
格式 - 精装本/Kindle/平装本
为什么你应该读这本书
这是理解和使用机器学习和模式识别中的统计技术的绝佳选择，这意味着您需要扎实掌握线性代数和多元微积分。
本书还包括详细的练习，以帮助介绍统计模式识别和图形模型的独特用法来描述概率分布。
特征
- 学习复杂概率分布近似解的技术
- 涵盖贝叶斯方法和概率论
- 涵盖监督和无监督学习、线性和非线性模型以及 SVM
作者 – 奇普·惠恩
页数 – 第386章
最新版本 – 第一版
出版商 –奥莱利媒体
格式 - Kindle/平装本/皮装本
为什么你应该读这本书
这是设计可用于生产的机器学习系统的综合指南，非常适合需要立即运行 ML 模型的开发人员。
为了帮助您快速上手，本书包含了设计 ML 系统的分步过程，包括最佳实践、实际示例、案例研究和代码片段。
特征
- 涵盖数据清洗、特征选择、性能评估
- 学习快速检测和解决生产中的模型问题
- 涵盖如何设计可扩展且强大的机器学习基础设施
作者 – 凯文·墨菲
页数 – 1096
最新版本 – 第一版
出版商 – 麻省理工学院出版社
格式 - 电子教科书/精装书
为什么你应该读这本书
这本机器学习书籍以非正式的风格编写，结合了伪代码算法和彩色图像。
它还强调基于模型的方法，与许多其他机器学习书籍不同，它不依赖启发式方法，而是使用来自各个领域的真实示例。
特征
- 学习理解和实现条件随机场的技术
- 涵盖图像分割、自然语言处理和语音识别
- 利用 Python、Keras 和 TensorFlow
作者 – 大卫·巴伯
页数 – 第735章
最新版本 – 第一版
出版商 – 剑桥大学出版社
格式 - Kindle/精装书/平装本
为什么你应该读这本书
这是一本全面的机器学习指南，涵盖了从基本推理到图形模型框架内的高级技术的所有内容。它包括多个示例和练习，帮助学生培养分析和解决问题的能力。
它也是学习机器学习和图形模型的本科生和研究生最后一年的理想教科书。它还为学生和教师提供了额外的资源，例如 MATLAB 工具箱。
特征
- 涵盖基本的图形概念，例如生成树和邻接矩阵
- 学习各种图形模型，例如马尔可夫网络和因子图
- 提供机器学习统计的概述
结论
机器学习已经成为更广泛的人工智能领域中一个极其重要的领域，因为它可以用于我们人类可能难以甚至不可能完成的活动和任务。
因此，无论是用于发现数据、图像分类、语言翻译中的隐藏模式，还是对未来事件进行概率预测，ML 都已被证明是数据相关角色和领域的宝贵工具。更不用说，机器学习工程师可以享受超过 13 万美元的薪水，同时在想要利用其数据中隐藏的宝藏的各个行业中备受追捧。
为了帮助您踏上机器学习之旅，本文涵盖了 2023 年您需要阅读的 18 本最佳机器学习书籍。其中包括适合初学者、中级学习者的各种选择，以及适合经验丰富的 ML 从业者的高级书籍。因此，无论您的经验范围如何，我们的清单上一定有一本适合您的书。
经常问的问题
1. 机器学习应该读什么书？
选择学习机器学习的最佳书籍很困难，因为这取决于您当前的技能水平和首选的学习方式。我们提供了一系列机器学习书籍，对初学者以及中级和高级学习者都有帮助。如果您是一个完全的初学者，想要一本关于机器学习的好书，请考虑《面向绝对初学者的机器学习》。
2. 我应该先学习人工智能还是机器学习？
鉴于 ML 是 AI 的一个子集，因此在尝试学习深度学习或 NLP 等更高级的 AI 主题之前，从 ML 开始是最有意义的。另外，从机器学习和基本概念开始，为您深入研究其他人工智能专业奠定了良好的基础。
3.我可以自学机器学习吗？
是的，您绝对可以自学 ML，并且您应该考虑从我们的 ML 书籍列表开始，找到最适合您的机器学习书籍。另一个可靠的选择是参加 ML 课程，例如 Dataquest 的机器学习课程。最后，它还可以帮助寻求该领域经验丰富的从业者的指导和指导。
4. 人工智能和机器学习哪个更容易？
这取决于您现有的技能、知识和背景。当涉及人工智能和机器学习时，您需要综合的技术技能，包括数学和微积分、编程、数据分析和强大的沟通技巧。总的来说，这并不是哪种情况更容易，而是它们都具有挑战性，而机器学习是以后学习更多人工智能主题的自然垫脚石。
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