2023 年 7 本最适合初学者的机器学习书籍

机器学习 (ML) 确实是当下一颗闪亮的明星。它是人工智能的一种应用，使软件应用程序能够准确地预测结果。

对于初学者来说，有很多很棒的机器学习书籍。选择合适的书很重要，因为它可以指导您的学习。在本文中，我们将介绍适合初学者的 7 本机器学习书籍。

为什么要学习机器学习？

每个人对机器学习都有不同的看法。我们总结了您应该学习机器学习的主要原因：

• 更好的职业机会和成长： 如果您希望将自己的职业提升到另一个水平，机器学习适合您。成为机器学习专家会使个人成为大多数雇主的热门商品。

• 机器学习专家赚得盆满钵满： 如果你的目标是在未来几年赚钱并获得不错的薪水，那么机器学习就变得更加重要。这肯定会对你的薪资产生重大影响。

• 机器学习与数据科学直接相关： 机器学习似乎是数据科学的影子。机器学习职业赋予你两顶帽子，一顶是机器学习工程师的工作，另一顶是数据科学家的工作。您可以了解有关数据科学家最佳书籍的更多信息。

• 活跃的社区：机器学习拥有强大而蓬勃发展的社区支持。您将在网上找到丰富的学习资源来提高您的技能。

• 受欢迎的公司使用： PayPal、沃尔玛、GoDaddy、Flickr、Storylens 和 IBM 等热门公司都在使用机器学习。

最好的机器学习书籍是什么？ 

以下是我们选择书籍的标准：

• 本书应包含各种教学材料，包括练习、示例、问题、学习活动以及促进程序员参与和主动学习的其他功能。

• 它使用清晰、准确且易于理解的语言。

• 内容必须是最新的，并且应该彻底地教授和解释机器学习的基本概念。

• 包含练习和实践经验的编程作业

• 严格专注于机器学习。

• 本书应该有清晰的布局，并且必须对自学的程序员友好。

关于机器学习的最佳书籍

现在您已经了解了学习机器学习的所有原因，这里有一些您应该考虑学习机器学习的最佳书籍。

让我们简单地看一下它们：

1. 绝对初学者的最佳书籍： 适合初学者的机器学习

适合初学者的机器学习：简单的英语介绍 Oliver Theobald 的著作提供了机器学习的实用且高水平的介绍。它专注于机器学习的高级基础知识，并且免费 Kindle无限。

本书涵盖了设计机器学习模型的数学和统计基础。它包含清晰的解释和直观的示例，让您在家中也能轻松、有趣地学习。

全书共分十七章，包括以下内容：

• 第 1 章为您介绍

• 第 2 章探讨机器学习

• 第 3 章涵盖机器学习类别

• 第 4 章介绍机器学习工具箱

• 第 5 章介绍数据清理

• 第 6 章讨论设置数据

• 第 7 章介绍回归分析

• 第 8 章介绍聚类

• 第 9 章讨论偏差和方差

• 第 10 章介绍人工神经网络

• 第 11 章讨论决策树

• 第 12 章介绍集成建模

• 第 13 章讨论用 Python 构建模型

• 第 14 章介绍模型优化

• 第 15 章讨论更多资源

• 第16章谈论下载数据集

• 第17章给你最后的决定

本书是为绝对的初学者设计的，因此不需要任何编程经验。

2. 最佳快速入门指南： 机器学习傻瓜书

傻瓜式机器学习 John Paul Mueller 和 Luca Massaron 撰写的《机器学习综合入门指南》。它可以帮助您了解将基于机器学习的任务变为现实所需的编程语言和工具。

它解释了如何开始，并详细讨论了底层算法的工作原理。本书介绍了一些用 Python 和 R 编写的代码，用于教机器寻找模式和分析结果。本书分为六个部分：

• 第 1 部分：介绍机器如何学习

• 第 2 部分：准备学习工具

• 第 3 部分：数学基础知识入门

• 第 4 部分：从智能和大数据中学习

• 第五部分：将学习应用于实际问题

• 第六部分：十的部分

读完本书后，您将能够：

• 了解机器学习算法的价值

• 使用 Python 和 R 实现机器学习

• 使用机器学习完成实际任务

通过这本书，您可以向机器学习领域迈出一小步。

3. 最适合认真学习者的书： 机器学习，作者：Tom M. Mitchell

机器学习 Tom M. Mitchell 提供了机器学习主要方法的单一来源介绍。本书讨论了几个关键算法、示例数据集和面向项目的作业。

本书以统一的方式涵盖了各个领域的概念和技术。全书共十三章，主要包括以下内容：

• 第 1 章介绍

• 第 2 章介绍概念学习和从一般到具体的排序

• 第 3 章介绍决策树学习

• 第 4 章讨论人工神经网络

• 第五章讨论评估假设

• 第 6 章介绍贝叶斯学习

• 第7章谈论计算学习理论

• 第 8 章介绍基于实例的学习

• 第 9 章介绍遗传算法

• 第 10 章讨论学习规则集

• 第 11 章介绍分析学习

• 第 12 章讨论归纳学习和分析学习的结合

• 第 13 章介绍强化学习

它以清晰、解释性和精确的风格编写。读者不需要具备人工智能或统计学背景。

您可能喜欢的更多书籍：

4. 最适合实践学习者的书籍： 使用 Scikit-Learn、Keras 和 Tensor Flow 进行机器学习实践

使用 Scikit-Learn、Keras 和 Tensor Flow 进行机器学习实践 作者：Aurelien Geron，帮助您直观地了解构建智能系统的概念和工具。

共有十九章，其编写和结构方式使概念对您来说非常清晰。

• 第 1 章介绍机器学习前景

• 第 2 章介绍端到端机器学习项目

• 第三章讲分类

• 第 4 章介绍训练模型

• 第 5 章介绍支持向量机

• 第 6 章介绍决策树

• 本章讨论集成学习和随机森林

• 第 8 章介绍降维

• 第 9 章介绍无监督学习技术

• 第 10 章介绍了 Keras 的人工神经网络

• 第11章谈论训练深度神经网络

• 第 12 章介绍自定义模型和使用 TensorFlow 进行训练

• 第 13 章介绍使用 TensorFlow 加载和预处理数据

• 第 14 章介绍使用卷积神经网络的深度计算机视觉

• 第 15 章介绍使用 RNN 和 CNN 处理序列

• 第 16 章讨论使用 RNN 和注意力的自然语言处理

• 第 17 章讨论使用自动编码器和 GAN 的表示学习和生成学习

• 第18章讲强化学习

• 第 19 章介绍大规模训练和部署 TensorFlow 模型

本书使用具体示例、最少的理论和两个可用于生产的 Python 框架，包括 Scikit-Learn 和 TensorFlow。每章均附有练习题，供实际操作学习。

5. 完美主义者的最佳书籍： 使用 Python 进行机器学习

使用 Python 进行机器学习 U Dinesh Kumar 和 Manaranjan Pradhan 为使用 Python 库的机器学习奠定了坚实的基础。本书在理论理解和实际应用之间采取平衡的方法。 

全书共分10章，包括以下内容：

• 第一章介绍机器学习

• 第 2 章介绍描述性分析

• 第 3 章讨论概率分布和假设检验

• 第 4 章介绍线性回归

• 第五章讨论分类问题

• 第 6 章介绍高级机器学习

• 第7章讲聚类

• 第8章讨论预测

• 第 9 章介绍推荐系统

• 第 10 章介绍文本分析 

这本书包括现实生活中的案例研究和例子来吸引读者。它提供了有关如何探索、构建、评估和优化机器学习模型的分步方法。

6.最适合视觉学习者的书： 摸索机器学习

摸索机器学习 作者：Luis G. Serrano 教您如何仅使用标准 Python 代码将机器学习应用到您的项目中。它以平易近人的方式编写，大量使用了非常说明性和适用的示例。

全书共分13章，涵盖的内容有：

• 第一章解释什么是机器学习

• 第 2 章介绍机器学习的类型

• 第三章讲线性回归

• 第 4 章讨论优化训练过程：欠拟合、过拟合、测试和正则化

• 第 5 章讨论使用线来分割我们的点：感知器算法

• 第 6 章介绍了一种连续的分割点方法：逻辑回归

• 第 7 章讨论如何衡量分类模型和准确性 

• 这是最适合初学者的 6 本机器学习书籍。对于那些想通过阅读获得最佳学习效果的人来说，它们是一个很好的资源。

• 列表中还有一些在线课程可以让您学习机器学习。

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现在就看你如何充分利用这些资源，让你的职业生涯更上一层楼了！只需选择最适合您的选项并立即开始学习。 Practical Deep Learning

Practical Deep Learning by Ronald T. Kneusel focuses on the subfield of machine learning known as deep learning. The book explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models.

After reading the book, you will be able to learn:

• How to use classic machine learning models like k-Nearest Neighbors, Random Forests, and Support Vector Machines

• How neural networks work and how they’re trained

• How to use convolutional neural networks

• How to develop a successful deep learning model from scratch

The book is divided into sixteen chapters.

• Chapter 1 helps you to get started

• Chapter 2 talks about using Python

• Chapter 3 talks about using NumPy

• Chapter 4 covers working With Data

• Chapter 5 talks about Building Datasets

• Chapter 6 covers Classical Machine Learning

• Chapter 7 covers Experiments with Classical Models

• Chapter 8 gives an introduction to Neural Networks

• Chapter 9 talks about Training A Neural Network

• Chapter 10 covers Experiments with Neural Networks

• Chapter 11 talks about evaluating Models

• Chapter 12 gives introduction to Convolutional Neural Networks

• Chapter 13 covers experiments with Keras and MNIST

• Chapter 14 covers Experiments with CIFAR-10

• Chapter 15 discusses a case study on Classifying Audio Samples

• Chapter 16 helps you in going further

This book will give you the skills and confidence to dive into your own machine learning projects. It is perfect for someone looking to break into deep learning.

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