机器学习入门书籍推荐
近几年，机器学习技术发展迅猛，备受瞩目。 行业分析人士认为，机器学习以及更广义的人工智能将对人类社会产生深远的影响，其意义堪比互联网或中央处理器（CPU）。
如果你渴望学习机器学习，那么这篇文章就是为你量身定制的。本文将为你推荐一些适合初学者入门的最佳机器学习书籍。
什么是机器学习？
机器学习指的是开发和运用算法，使机器能够自主学习完成特定任务，而非通过显式编程来执行这些任务。
机器学习是人工智能领域的一个分支。人工智能更广泛地关注于在计算机中开发智能行为，而机器学习则专注于人工智能的其中一个关键部分：学习本身。
机器学习的应用场景
在处理大规模数据方面，计算机的性能一直优于人类。计算机可以在短时间内准确地完成大量工作。然而，计算机的能力受限于我们人类的理解程度，即我们需要编写代码来指导计算机完成任务。换句话说，我们人类成为了计算机能力发挥的瓶颈。
通过机器学习，计算机不再受限于人类的表达能力。这使得它们能够执行以前我们认为难以或枯燥的任务，例如：
- 自动驾驶汽车 (如特斯拉自动驾驶仪、Waymo)
- 识别图像中的物体 (如SAM)
- 生成艺术作品 (如DALL-E)
- 生成文本 (如ChatGPT)
- 翻译文本 (如谷歌翻译)
- 玩游戏 (如MindGo)
为什么要通过书籍学习人工智能？
在学习过程中，书籍相较于其他学习资源，具有深入讲解的优势。书籍经过反复的写作和修改，力求表达清晰。
因此，书籍的文字表达往往非常精炼，能够以最有效的方式传递概念。我个人偏爱基于文本的资源的最大原因，在于它方便我们随时查阅和回顾某些概念。这在视频教程等资源中是难以实现的。那么，接下来让我们一起探索一些学习机器学习的最佳书籍。
《百页机器学习书》
顾名思义，《百页机器学习书》用100页的篇幅介绍了机器学习。由于篇幅限制，这本书只能提供一个概括性的介绍，而不会深入探讨细节。
它非常适合初学者，因为它涵盖了该领域最重要的基础知识，例如有监督和无监督学习、集成方法、支持向量机和梯度下降。
本书作者Andriy Burkov是一位拥有人工智能博士学位的自然语言处理专家。
《绝对初学者的机器学习》
由Oliver Theobald撰写的这本书，可能是你所能找到的最简单、最平易近人的机器学习入门书籍之一。
通过这本书，你将学习机器学习的基础知识，作者假设你没有编程经验。相反，解释采用了通俗易懂的语言和图形辅助工具，使其更易于理解。
不过，你仍然会学到一些编程知识，并且本书还包含一些免费、可下载的代码练习和补充视频教程。但是，单靠这本书并不能让你成为机器学习专家，你仍然需要借助其他资源进行深入学习。
《深度学习》
这本书可能是你能找到的最全面的深度学习书籍。它由包括生成对抗网络（GANs）开发者Ian Goodfellow在内的专家团队编写。
本书教你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·马斯克也认可它是关于这个主题的唯一综合性书籍。
《统计学习导论》
《统计学习导论》概述了统计学习领域。统计学习是机器学习的一个子集，涵盖了诸如线性回归、分类和支持向量机等学习方法。
本书涵盖了所有这些技术。为了巩固所学的概念，本书使用了真实的案例。本书重点介绍如何在R语言中实现所学的概念。R语言是一种用于机器学习和统计计算的流行编程语言。
本书的作者是Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Daniela Witten和Gartehm James，他们都是统计学教授。尽管这本书在统计学方面有很强的基础，但它应该适合统计学家和非统计学家。
《集体智慧编程》
《集体智慧编程》是一本很有帮助的书，它教软件开发人员如何构建使用数据挖掘和机器学习的应用程序。
在其他算法中，它涵盖了推荐系统、聚类、搜索引擎和优化算法的工作原理。它包括简洁的代码示例和练习，以帮助你实践。
本书的作者是Toby Segaran，他也是《语义网编程》和《数据之美》的作者。
《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。在实际介绍机器学习方法之前，本书概述了你应该了解的理论概念。
本书涵盖了如何使用机器学习进行价格预测、风险评估、预测客户行为以及对文档进行分类。
它涵盖了机器学习的四种方法：基于信息的学习、基于错误的学习、基于相似性的学习和基于概率的学习。本书由John D. Kelleher、Brian Mac Namee和Aoife D’Arcy编写。
《理解机器学习：从理论到算法》
本书介绍了机器学习及其实现算法。它提供了机器学习基础知识的理论概述，并解释了数学的推导过程。
它还展示了如何将这些基本原则转化为算法和代码。这些算法包括随机梯度下降、神经网络和结构化输出学习。
本书由Shai Shalev-Shwartz和Shai Ben-David为研究生和高年级本科生编写。可以从亚马逊购买实体副本，并可在此处免费下载在线版本，供非商业用途使用。
《黑客的机器学习》
《黑客的机器学习》是一本专为有经验的程序员编写的书。它以实践的方式向你介绍机器学习。你将从案例研究中学习概念，而不是其他书籍所采用的大量数学方法。
本书包括专注于机器学习特定领域的章节，例如分类、预测、优化和推荐。
它侧重于使用R编程语言实现模型，包括有趣的实践项目，例如垃圾邮件分类器、网站页面浏览量预测器和单字母解密器。
本书的作者是Drew Conway和John Myles White，他们还合著了另一本书《电子邮件机器学习》。
《使用R进行机器学习实践》
《使用R进行机器学习实践》涵盖了如何实现聚类算法、自动编码器、随机森林、深度神经网络等算法。实现是使用R编程语言及其生态系统中的各种软件包完成的。
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这门语言。本书的实体版可以从亚马逊购买，在线版可以从这里免费获得。
《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一些最基础的库，例如用于数值计算的NumPy和用于处理表格数据的Pandas。
然后介绍了用于构建机器学习模型的库，例如scikit-learn。本书还介绍了如何使用Matplotlib可视化数据。它解释了回归、聚类和分类等算法。它还介绍了如何部署模型。
总而言之，本书是对机器学习的全面介绍，因此你可以开始实现自己的模型并将它们整合到你的应用程序中。本书的作者是Developer Learning Solutions的创始人Weng Meng Lee。
《使用Python进行可解释的机器学习》
《使用Python进行可解释的机器学习》是一本关于机器学习的综合指南，概述了机器学习模型，以及如何通过实际示例和逐步代码实现来降低预测风险和增强可解释性。
本书涵盖了可解释性的基础知识、不同模型类型、解释方法和调优技术，为读者提供了了解解释知识和有效改进机器学习模型的技能。本书作者是气候和农艺数据科学家Serg Masís。
最后的话
这份书单显然并不详尽，但这其中的书籍是作为毕业生学习机器学习的最佳选择。虽然大多数人工智能都是通过代码实现的，但你并非总是需要编写代码。有很多无代码人工智能工具可以使开发变得更容易。
接下来，你可以查看一些低代码和无代码机器学习平台，以便进一步了解人工智能工具。