机器学习是人工智能的一种应用，它使系统能够自动学习并从经验中改进，而无需明确编程。在本文中，我们列出了一些您应该考虑阅读的最佳免费机器学习书籍（没有特别的顺序）。
作者： 尤尔·莱斯科维奇、阿南德·拉贾拉曼、杰夫·乌尔曼
本书以斯坦福大学计算机科学课程 CS246 和 CS35A 为基础，面向计算机科学本科生，无需任何先决条件。本书由剑桥大学出版社出版。
作者： 加雷斯·詹姆斯、丹妮拉·维滕、特雷弗·哈斯蒂和罗伯特·提布希拉尼
本书介绍了统计学习方法以及一些 R 实验室。
作者： 伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥和亚伦·考维尔
这本深度学习教科书专为那些处于机器学习和深度学习早期阶段的人而设计。该书的在线版本现已免费提供。
黑客的贝叶斯方法
作者： 卡姆·戴维森·皮隆
本书从计算的角度向您介绍贝叶斯方法和概率编程。对于那些对数学掌握不够的人来说，这本书基本上是天赐之物。
作者： 谢·沙莱夫·施瓦茨和谢·本·大卫
对于精通数学的人来说，这是最值得推荐的了解机器学习背后魔力的书籍之一。
作者：蒙特利尔大学 LISA 实验室
如果您愿意进入这个领域，使用 Theano 的深度学习教程是必读的，而且完全免费。
作者： 安德烈亚斯·穆勒
本教程探索统计学习，解释了如何使用机器学习技术进行统计推断。该教程可以免费在线访问。
作者： 史蒂芬·马斯兰
这本书可以为学习机器学习和人工智能的工程和计算机科学专业的学生提供很多东西。本书由 CRC 出版社出版，由 Stephen Marsland 撰写，不幸的是，它不是免费的。但是，我们强烈建议您投资这一项目。此外，所有 python 代码都可以在线获取。这些代码对于Python学习来说是一个很好的参考来源。
作者： 威利·里克特和路易斯·佩德罗·科埃略
这本书也不是免费提供的，但将其列入我们的名单是公正的。这是一本终极实践指南，帮助您充分利用 Python 进行机器学习。
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