适合初学者和专家的最佳机器学习书籍 [2023]

艾伦·图灵指出“我们想要的是一台能够从经验中学习的机器。” 这个概念如今以机器学习的形式成为现实！一般来说， 机器学习 涉及使用模式和推理而不是明确的指令来研究特定任务的计算机算法和统计模型。毫无疑问，机器学习是当今非常受欢迎的职业选择。 

根据许多消息来源， 机器学习工程师是最好的工作 与一个 344% 增长和平均基本工资 $146,085 每年。记住这一点，如果你想学习机器学习，市场上有很多书籍（适合各个学习阶段的程序员）。在这篇文章中，我们整理了 最好的机器学习书籍，既适合业余爱好者，也适合技术奇才！！！ 这些书籍中的每一本书都非常受欢迎，因此您可以根据自己的学习感受来选择自己喜欢的书籍。那么，事不宜迟，让我们来看看它们吧！ 

例如，Uber 使用机器学习来优化其路线算法并预测不同区域的乘车需求。谷歌利用机器学习来提高搜索结果的准确性，并识别和删除平台上的垃圾邮件和其他有害内容。 Facebook 使用机器学习来个性化用户在提要中看到的内容，识别和删除不当内容，以及检测和防止欺诈活动。这些只是机器学习如何在这些组织中使用的几个例子，但还有许多其他应用程序。 

机器学习技术

机器学习技术帮助我们使用基于计算统计的算法构建训练数据来进行预测。所使用的技术使该系统具有未来感，并且成本和人力都很低。 以下是一些机器学习技术：

• 回归
• 分类
• 决策树
• 神经网络
• 聚类
• 异常检测

为什么机器学习很重要？

在当今世界，机器学习非常重要，因为它有助于企业了解客户的行为模式以及业务运营模式。它还负责新产品的开发，因此，许多领先的公司，如 谷歌、优步和 Facebook 正在选择机器学习并将其作为其运营的核心部分。 

现在，让我们从简单的开始，重点关注最适合初学者的机器学习书籍，然后我们将转向更复杂的书籍！

适合初学者的最佳机器学习书籍

1. 机器学习零基础：简明英文介绍（第二版）

您想学习机器学习但不知道如何学习吗？ 好吧，在开始机器学习的史诗之旅之前，您应该首先了解一些重要的理论和统计原理。这就是本书的用武之地！这是针对绝对初学者的机器学习的实用且高级的介绍。 《机器学习绝对初学者》教您一切基础知识，从学习如何下载免费数据集到您需要的工具和机器学习库。 

还涵盖了数据清理技术、回归分析、聚类、神经网络基础知识、偏差/方差、决策树等主题。所以，如果你还没有经历过《狮子王》的那一刻，在那里你自豪地凝视着ML般的辛巴俯瞰非洲的骄傲之地，那么这就是最好的书，轻轻地让你振作起来，并为你提供一个清晰的视角。土地面积。 

2. 机器学习（Python 和 R）傻瓜书（第一版）

对于普通人来说，机器学习可能是一个令人难以置信的概念。但对于我们这些了解情况的人来说，这是无价的！如果没有机器学习，就不可能处理网络搜索结果、网页上的实时广告、自动化，甚至垃圾邮件过滤（是的！）等事情。因此，本书为您提供了一本严肃的指南，可以作为进入机器学习神秘世界的切入点。 

《机器学习傻瓜书》将帮助您“说”某些语言，例如 Python 和 R，而这些语言反过来又会教会机器处理面向模式的任务和数据分析。您还将学习如何使用 R Studio 在 R 中进行编码，以及如何使用 Anaconda 在 Python 中进行编码。

3. 黑客机器学习：入门案例研究和算法（第一版）

如果您是一名现在对数据处理感兴趣的程序员，那么这本书非常适合您！ （首先让我们澄清一下，标题中的黑客指的是优秀的程序员，而不是神秘的计算机黑客！）因此，本书将通过大量实践案例研究来帮助您开始机器学习，而不是枯燥的数学演示。更常见。 

《黑客机器学习》每章重点关注分类、预测、优化和推荐等具体问题。它还将教您分析不同的示例数据集并使用 R 编程语言编写简单的机器学习算法。 

4. 机器学习：新人工智能（麻省理工学院出版社基本知识系列）

机器学习在现代有着广泛的应用，从产品推荐到语音识别，甚至那些不常用的应用，如自动驾驶汽车！现在，机器学习的基础是数据，随着数据变得越来越大（大数据！），机器学习也取得了进步，这并不奇怪，因为它是将数据转换为知识的过程的基础。机器学习：新人工智能专注于基本的机器学习，从演进到重要的学习算法及其示例应用。 

本书还重点介绍了模式识别的机器学习算法；人工神经网络、强化学习、数据科学以及机器学习对数据隐私和安全的伦理和法律影响。 

5. 百页机器学习书

这本书为读者提供了关于机器学习的精彩介绍。这本书还对人工智能系统进行了正确的解释，作者非常容易理解。百页机器学习书，基本概念都写得很清楚，面试所需的基本概念都讲到了。 

这本书是实践论文和理论的完美结合，阐明了各种概念，例如带有插图的逻辑回归、经典线性、用 Python 编写的算法和模型。本书还涵盖了许多重要主题，例如基础算法、深度学习和神经网络、高级实践、学习算法剖析和无监督学习。 

适合中级/专家的最佳机器学习书籍

6.模式识别与机器学习（第一版）

如果您想深入了解模式识别和机器学习的神秘世界，那么这本书就是适合您的书！事实上，这是第一本提出贝叶斯模式识别观点的书。因此，虽然这本书涉及一些棘手的主题，至少需要一些多元微积分、基本线性代数和数据科学的知识，但这也是将模式识别灌输到你的大脑中的最好的书！ 

模式识别和机器学习根据数据集中的模式增加了关于概率和机器学习的难度级别章节。因此，本书从模式识别的一般介绍开始，使用实例来阐明要点。

7. 预测数据分析的机器学习基础知识

如果您已经了解了机器学习基础知识，现在想进入预测数据分析，那么这本书就是适合您的！机器学习可用于通过从大型数据集中提取模式来创建预测模型。本书使用理论概念和实际应用详细分析了使用预测数据分析的机器学习应用。尽管“预测数据分析的机器学习基础知识”这个名字有点拗口，但这本书仍然会详细描述预测数据分析的轨迹：从数据到洞察力再到决策。 

它还描述了四种机器学习方法：基于信息的学习、基于相似性的学习、基于概率的学习和基于错误的学习，每种方法都有非技术概念解释，后面是通过详细工作示例说明的数学模型和算法。 

8. 机器学习：理解数据的算法的艺术与科学（第一版）

如果您处于机器学习领域的中级或专家级别并且想要“回到基础”方法，那么这本书就是你要走的路！它充分体现了机器学习令人难以置信的复杂性和丰富性，同时又不忽视其统一原则（这是一项壮举！）。机器学习：算法的艺术与科学有各种复杂性不断增加的案例研究，还有许多例子和插图（以确保它不无聊！） 

此外，本书还涵盖了广泛的逻辑、几何和统计模型，以及矩阵分解和 ROC 分析等复杂的新主题。 

9. 集体智能编程：构建智能 Web 2.0 应用程序（第一版）

您想了解并利用搜索排名、产品推荐、社交书签甚至在线配对背后的力量吗？如果你这样做了，那么恭喜你，你选择了正确的书。本书演示了如何为 Web 2.0 构建各种应用程序来挖掘互联网上大约 30 亿人创建的大量数据。 

集体智能编程使用机器学习来处理这个问题，并帮助您得出有关用户体验、营销、个人品味和一般人类行为的结论。本书中的所有机器学习算法都是用代码进行描述的，这些代码可以在您的网站、博客、Wiki，甚至专门的应用程序中的任何地方使用。 

10.深度学习（自适应计算和ML系列）

本书是机器学习的升级版，因为它提供了对书中大量数据的正确理解。如果有人想获得适当的机器学习知识，那么他们必须阅读这本书，因为它也被称为深度学习圣经。这本书包含技术主题、深层生成模型以及数学。本书涵盖的一些更重要的主题是：

• 训练深度模型的优化
• 深度前馈网络
• 深度学习研究
• 数值计算
• 实用方法论

结论

所以，这些就是 适合初学者和专家的最佳机器学习书籍。 想要学习机器学习并在这个职业上成长的人，可以根据自己的选择来选择书籍，并进行适当的学习。 机器学习是一个很有前途的职业机会，薪水可达七位数。立即探索！

常见问题解答 – 最佳机器学习书籍

Q1.机器学习应该从哪本书开始？

您应该从以下书籍开始机器学习：

• Andriy Burkov 的百页机器学习书
• 面向绝对初学者的机器学习 作者：Oliver Theobald
• 黑客机器学习 作者：Drew Conway 和 John Myles White

Q2。哪本书最适合机器学习初学者？

这些是最适合初学者的书

• 绝对初学者的机器学习：简单的英语介绍（第二版）
• 机器学习（Python 和 R）傻瓜书（第一版）
• 黑客机器学习：入门案例研究和算法（第一版）
• 机器学习：新人工智能（麻省理工学院出版社基本知识系列）

Q3。我可以自学 ML 吗？

是的，人们可以自学机器学习，但工具列表在某些时候可能会让人不知所措。但是，如果您能够自己做得很好，如果做不到，则有许多免费和付费资源可以帮助您正确理解事物。