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选自Machine Learning Mastery 机器之心编译 参与：李泽南、朱思颖 来自 Swinburne 科技大学的 Jason Brownlee 博士为我们带来了最新一期的机器学习书目，atv，内容覆盖科普、各级教材以及不同编程语言的机器学习应用。 学习是一种理性的投资，每当花费十几个小时读完一本书，你就能领略到前人数年积累的经验。 在阅读了市面上大多数机器学习书籍后，作者列出了最新机器学习领域推荐图书，并使用了使用不同分类方式进行了整理： 按类型：教科书，热门学科等； 按主题：Python，j2直播，深度学习等； 按出版商：Packt，O'Reilly 等； …… 如何使用 1. 找到你最感兴趣的分类方式，找到需要的主题； 2. 在你选择的主题中挑选； 3. 购买图书； 4. 从头到尾阅读； 5. 继续找下一本。 拥有一本书和了解它的内容是完全不同的两种概念——你必须真正阅读它们。 请先问问自己：你有没有读完过一本机器学习的书？ 机器学习图书——按类型分 最流行机器学习科普图书 以下图书适用于大多数读者。它们点到了机器学习和数据科学的精华之处，却没有使用枯燥的理论或应用细节。这份书单也包括了一些流行的「统计思想」科普书籍。 The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World 地址：?tag=inspiredalgor-20 Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die 地址：?tag=inspiredalgor-20 The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail–but Some Don't 地址：?tag=inspiredalgor-20 Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data 地址：?tag=inspiredalgor-20 The Drunkard's Walk: How Randomness Rules Our Lives 地址：?tag=inspiredalgor-20
其中最值得推荐的一本是：《The Signal and the Noise》。 适用于机器学习初学者的书籍 以下列出最适用于初学者的书籍。希望入门的读者同时也需要参考科普图书（上一条）以及行业应用图书（下一条）。 Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking 地址：?tag=inspiredalgor-20 Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight 地址：?tag=inspiredalgor-20 Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 地址：?tag=inspiredalgor-20 Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline 地址：?tag=inspiredalgor-20
在这其中最重要的一本是：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。 机器学习入门书籍——高级 以下是适用于希望入门机器学习的本科学生和开发者的书籍，内容包含了机器学习的很多话题，注重如何解决问题，而不是介绍理论。 Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning in Action 地址：?tag=inspiredalgor-20 Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications 地址：?tag=inspiredalgor-20 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R 地址：?tag=inspiredalgor-20 Applied Predictive Modeling 地址：?tag=inspiredalgor-20
其中最值得推荐的一本是：《An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R》 机器学习教材 以下列出了机器学习领域目前最流行的教科书。它们会在研究生课程中出现，包含方法与理论的解读。 The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction 地址：?tag=inspiredalgor-20 Pattern Recognition and Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning: A Probabilistic Perspective 地址：?tag=inspiredalgor-20 Learning From Data 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data 地址：?tag=inspiredalgor-20 Foundations of Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20
其中的重点是：《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》 机器学习图书——按主题分 有关 R 语言在机器学习中如何应用的图书。 The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction 地址：?tag=inspiredalgor-20 Pattern Recognition and Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning: A Probabilistic Perspective 地址：?tag=inspiredalgor-20 Learning From Data 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data 地址：?tag=inspiredalgor-20 Foundations of Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20 这方面的首选图书是：《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》。 Python 机器学习 以下列出 Python 机器学习热门书籍 Python Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20 Data Science from Scratch: First Principles with Python 地址：?tag=inspiredalgor-20 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems 地址：?tag=inspiredalgor-20 Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists 地址：?tag=inspiredalgor-20 Vital Introduction to Machine Learning with Python: Best Practices to Improve and Optimize Machine Learning Systems and Algorithms 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis 地址：?tag=inspiredalgor-20 Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data 地址：?tag=inspiredalgor-20 Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools 地址：?tag=inspiredalgor-20 Real-World Machine Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20
最值得注意的当然是《Python 机器学习》了。 深度学习 注意：深度学习的图书目前还比较稀缺，以下这份列表只能保证数量，而不是质量。 Deep Learning 地址：?tag=inspiredalgor-20 Deep Learning: A Practitioner's Approach 地址：?tag=inspiredalgor-20 Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms 地址：?tag=inspiredalgor-20 Learning TensorFlow: A guide to building deep learning systems 地址：?tag=inspiredalgor-20 Machine Learning with TensorFlow 地址：?tag=inspiredalgor-20 TensorFlow Machine Learning Cookbook 地址：?tag=inspiredalgor-20 Getting Started with TensorFlow 地址：?tag=inspiredalgor-20 TensorFlow for Machine Intelligence: A Hands-On Introduction to Learning Algorithms 地址：?tag=inspiredalgor-20
其中最重要的一本书当然是：Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 所著的《Deep Learning》。 时序序列预测 目前时序序列预测在实际应用中主要是由 R 语言的平台所主导。 Time Series Analysis: Forecasting and Control 地址：?tag=inspiredalgor-20 Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide 地址：?tag=inspiredalgor-20 Introduction to Time Series and Forecasting 地址：?tag=inspiredalgor-20 Forecasting：principles and practice 地址：?tag=inspiredalgor-20
最优质的入门介绍书籍是 Forecasting：principles and practice。 时序序列最优质的教科书是 Time Series Analysis: Forecasting and Control。 机器学习图书——按照出版商分类 (责任编辑：本港台直播) |
