11本最佳机器学习书籍，适合研究生：从基础到高级技术
机器学习在过去几年中变得非常流行。行业分析师预计，机器学习和人工智能的广泛应用将对人类产生与互联网或中央处理器一样的影响。
如果你想学习机器学习，你来对地方了。本文介绍了研究生学习机器学习的最佳书籍。
什么是机器学习？
机器学习是指开发和使用算法，使得机器能够学会如何执行任务，而不是显式地编程来执行这些任务。
机器学习是人工智能领域的一个子领域。人工智能更广泛地关注于开发计算机的智能行为。机器学习只关注于ai的一部分，即学习。
机器学习如何应用？
从某种程度上说，计算机一直在一些方面优于人类。计算机能够在短时间内准确完成大量的工作。然而，计算机只能执行人类足够理解并编写代码指导计算机执行的任务。换句话说，我们是计算机能够完成任务的瓶颈。
通过机器学习，计算机不再受限于人类能够表达的范围。这使得它们能够执行我们以前认为不可能或繁琐的任务，例如：
- 驾驶汽车（特斯拉自动驾驶，waymo）
- 在图片中识别物体（sam）
- 生成艺术作品（dall-e）
- 生成文本（chatgpt）
- 翻译文本（google翻译）
- 玩游戏（mindgo）
为什么要从书籍中学习人工智能？
在学习过程中，书籍相比其他学习资源具有更深入的优势。书籍经历了一个广泛的撰写过程，在这个过程中，它们被写作，并且为了明确性而重写了句子。
结果是书面表达接近最佳方式的优美散文。我个人更喜欢基于文本的资源的最大原因是，它们很容易引用和回顾一些概念。这在视频教程和课程等基于视频的资源中更加困难。因此，让我们探索学习机器学习的最佳书籍。
百页机器学习书
《百页机器学习书》正是一本在100页内教授你机器学习的书。由于100页的限制，这本书只是对这个主题进行了概述，没有过多涉及细节。
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百页机器学习书 | $20.01 | 在亚马逊购买 |
对于初学者来说，它非常理想，因为它涵盖了该领域最重要的基础知识，如有监督和无监督学习，集成方法，支持向量机和梯度下降。
这本书是由安德里·布尔科夫（andriy burkov）撰写的，他是自然语言处理的专家，拥有人工智能博士学位。
机器学习入门
这本书是由奥利弗·西奥巴尔德（oliver theobald）撰写的，是最简单、最温和的机器学习入门之一。
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绝对初学者的机器学习：简明英文介绍（第二版）（ai，数据… | $3.90 | 在亚马逊购买 |
从这本书中，您将获得机器学习的介绍，但作者假设您没有先前的编码经验。相反，解释以简明英语和图形辅助方式给出，以便更容易理解。
您仍然会学习编码，并且该书包括一些免费的可下载代码练习和补充视频教程。然而，单凭这本书不能让您成为机器学习专家。您仍然需要通过其他资源进一步学习。
深度学习
这本书可能是关于深度学习最全面的书籍。它也是由一组专家撰写的，包括研究科学家伊恩·古德费洛（ian goodfellow），他开发了生成对抗网络。
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深度学习 (自适应计算与机器学习系列) | $35.00 | 在亚马逊购买 |
它教授您理解深度学习所需的数学概念，包括线性代数、概率论、信息论和数值计算。
本书涵盖了深度学习中使用的不同类型的网络，包括深度前馈网络、卷积神经网络和优化网络。此外，埃隆·马斯克也将其视为该主题唯一综合的书籍。
统计学习导论
《统计学习导论》提供了统计学习领域的概述。统计学习是机器学习的一个子集，包括线性回归、分类和支持向量机等学习方法。
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统计学习导论：以r为应用案例 (springer统计学文库) | $85.99 | 在亚马逊购买 |
该书涵盖了所有这些技术。为了巩固所学概念，本书使用了真实世界的示例。它专注于在统计计算中使用的流行机器学习编程语言r来实现所学概念。
该书由统计学教授trevor hastie、robert tibshirami、daniela witten和gartehm james共同撰写。尽管其统计学基础扎实，但该书适合统计学家和非统计学家阅读。
编程集体智慧
《编程集体智慧》是一本有帮助的书籍，教导软件开发人员如何构建应用程序，使用数据挖掘和机器学习。
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编程集体智慧：构建智能web 2.0应用 | $27.49 | 在亚马逊购买 |
除了其他算法，它还介绍了推荐系统、聚类、搜索引擎和优化算法的工作原理。书中包含简洁的代码示例和练习，帮助你进行实践。
这本书是toby segaran写的，《编程语义web》和《美丽的数据》也是他写的。
预测数据分析的机器学习基础
本书介绍了用于进行预测的核心机器学习方法。在介绍机器学习方法之前，书中概述了你应该了解的理论概念。
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预测数据分析的机器学习基础：算法、实例和… | $60.89 | 在亚马逊购买 |
本书介绍了如何使用机器学习进行价格预测、风险评估、预测客户行为和分类文档。
本书介绍了四种机器学习方法：基于信息的学习、基于误差的学习、基于相似性的学习和基于概率的学习。书籍由john d. kelleher、brian mac namee和aoife d’arcy共同撰写。
理解机器学习：从理论到算法
这本书介绍了机器学习及其所支持的算法。它提供了机器学习基础知识的理论概述以及数学的推导过程。
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从理论到算法的机器学习基础 | $45.97 | 在亚马逊购买 |
它还展示了这些基本原理如何转化为算法和代码。这些算法包括随机梯度下降、神经网络和结构化输出学习。
这本书是由shai shalev-shwartz和shai ben-david为研究生和高年级本科生编写的。可以从亚马逊购买实体书，也可以在这里免费下载和非商业使用：这里
黑客的机器学习
《黑客的机器学习》是为有经验的程序员编写的一本书。它以实践为导向，以案例研究的方式介绍机器学习。您将通过案例学习概念，而不是其他书籍中所采用的数学密集型方法。
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黑客的机器学习：案例研究和算法让您入门 | $31.10 | 在亚马逊购买 |
这本书包括专注于机器学习特定领域的章节，如分类、预测、优化和推荐。
它专注于在r编程语言中实现这些模型，并包括令人兴奋的项目，如垃圾邮件分类器、网站页面浏览预测器和单字解密器。
这本书是由drew conway和john myles white共同撰写的，他们还共同撰写了另一本书《电子邮件的机器学习》。
使用r进行实践机器学习
《实践机器学习》介绍了如何实现聚类算法、自编码器、随机森林、深度神经网络等算法。实现过程使用r编程语言及其生态系统中的各种包。
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使用r进行实践机器学习 (chapman & hall/crc the r series) | $87.01 | 在亚马逊购买 |
本书本身不是r语言教程。因此，读者在使用本书之前应该已经熟悉该语言。可以从亚马逊购买纸质版本的书籍，也可以在此处免费获取在线版本链接。
python机器学习
这本关于python机器学习的书介绍了机器学习以及如何在python中实现它。它首先介绍了机器学习中使用的基本和最基础的库，如用于数值计算的numpy和用于处理表格数据的pandas。
然后介绍了构建机器学习模型所使用的库，如scikit-learn。本书还介绍了使用matplotlib对数据进行可视化的方法。它解释了回归、聚类和分类等算法。还介绍了如何部署模型。
总的来说，这本书是机器学习的全面介绍，让您能够开始实现自己的模型并将其应用到应用程序中。本书的作者weng meng lee是developer learning solutions的创始人。
python可解释机器学习
python可解释机器学习 是一本全面介绍机器学习的指南，通过实际示例和逐步的代码实现，概述了机器学习模型以及如何减少预测风险和提高可解释性。
通过介绍可解释性基础知识、不同的模型类型、解释方法和调优技术，本书为读者提供了解释和改进机器学习模型的知识和技能。本书的作者serg masís是气候和农业数据科学家。
最后的话
这本书单显然不是详尽无遗的，但这些是一些最好的书籍，适用于作为研究生学习机器学习。虽然大多数人工智能都是通过编写代码实现的，但您并不总是需要自己编写代码。有很多无代码的人工智能工具可以让开发变得更容易。
接下来，了解一下可以使用的低代码和无代码机器学习平台。
