Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Forresten, vi er alle klar over hvor raskt maskinlæringsteknologi har utviklet seg de siste årene. Maskinlæring er en disiplin som har tiltrukket seg interesse fra flere selskaper, akademikere og sektorer.
På grunn av dette vil jeg diskutere noen av de beste bøkene om maskinlæring som en ingeniør eller nybegynner bør lese i dag. Dere må alle ha vært enige om at å lese bøker ikke er det samme som å bruke intellektet.
Å lese bøker hjelper sinnet vårt til å oppdage mange nye ting. Å lese er tross alt læring. En selvlærerbrikke er veldig gøy å ha. De beste lærebøkene som er tilgjengelige på feltet vil bli fremhevet i denne artikkelen.
Følgende lærebøker tilbyr en velprøvd introduksjon til det større feltet AI og brukes ofte i universitetskurs og anbefales av både akademikere og ingeniører.
Selv om du har massevis av maskinlæring erfaring, kan det være en fantastisk måte å friske opp en av disse lærebøkene. Læring er tross alt en kontinuerlig prosess.
1. Maskinlæring for absolutt nybegynnere
Du ønsker å studere maskinlæring, men vet ikke hvordan du gjør det. Det er flere viktige teoretiske og statistiske konsepter du bør forstå før du starter din episke tur inn i maskinlæring. Og denne boken fyller det behovet!
Det tilbyr komplette nybegynnere med et høyt nivå, aktuelt introduksjon til maskinlæring. Boken Machine Learning for Absolute Beginners er et av de beste valgene for alle som søker etter den mest forenklede forklaringen på maskinlæring og tilhørende ideer.
Bokens tallrike ml-algoritmer er ledsaget av konsise forklaringer og grafiske eksempler for å hjelpe leserne å forstå alt som diskuteres.
Emner som dekkes i boken
- Grunnleggende om nevrale nettverk
- Regresjonsanalyse
- Funksjonsteknikk
- Gruppering
- Kryssvalidering
- Teknikker for dataskrubbing
- Beslutningstrær
- Ensemble modellering
2. Maskinlæring for dummies
Maskinlæring kan være en forvirrende idé for vanlige mennesker. Det er imidlertid uvurderlig for de av oss som er kunnskapsrike.
Uten ML er det vanskelig å håndtere problemer som online søkeresultater, sanntidsannonser på nettsider, automatisering eller til og med spamfiltrering (Ja!).
Som et resultat gir denne boken deg en enkel introduksjon som vil hjelpe deg å lære mer om det gåtefulle området for maskinlæring. Ved hjelp av Machine Learning For Dummies vil du lære hvordan du "snakker" språk som Python og R, som vil gjøre deg i stand til å trene datamaskiner til å gjøre mønstergjenkjenning og dataanalyse.
I tillegg vil du lære hvordan du bruker Pythons Anaconda og R Studio for å utvikle i R.
Emner som dekkes i boken
- Dataforberedelse
- tilnærminger for maskinlæring
- Maskinlæringssyklusen
- Veiledet og uovervåket læring
- Trening av maskinlæringssystemer
- Å knytte maskinlæringsmetoder til resultater
3. The Hundred Page Machine Learning Book
Er det mulig å dekke alle aspekter av maskinlæring på under 100 sider? Andriy Burkovs The Hundred-Page Machine Learning Book er et forsøk på å gjøre det samme.
Maskinlæringsboken er velskrevet og støttet av anerkjente tankeledere, inkludert Sujeet Varakhedi, ingeniørsjef hos eBay, og Peter Norvig, forskningsdirektør i Google.
Det er den beste boken for en nybegynner innen maskinlæring. Etter å ha lest boken grundig, vil du kunne konstruere og forstå sofistikerte AI-systemer, lykkes i et maskinlæringsintervju og til og med starte ditt eget ML-baserte selskap.
Boken er imidlertid ikke beregnet på helt nybegynnere innen maskinlæring. Se et sted hvis du leter etter noe mer grunnleggende.
Emner som dekkes i boken
- Anatomi av a læringsalgoritme
- Veiledet læring og uovervåket læring
- Forsterkningslæring
- Grunnleggende algoritmer for maskinlæring
- Oversikt over nevrale nettverk og dyp læring
4. Forstå maskinlæring
En systematisk introduksjon til maskinlæring er gitt i boken Understanding Machine Learning. Boken går dypt inn i de grunnleggende ideene, beregningsparadigmene og matematiske utledningene av maskinlæring.
Et omfattende utvalg maskinlæringsfag presenteres på en enkel måte ved hjelp av maskinlæring. Det teoretiske grunnlaget for maskinlæring er beskrevet i boken, sammen med de matematiske avledningene som gjør disse grunnlagene til nyttige algoritmer.
Boken presenterer det grunnleggende før den dekker et bredt spekter av viktige emner som ikke har blitt dekket av tidligere lærebøker.
Inkludert i dette er en diskusjon av konveksitets- og stabilitetskonseptene og beregningskompleksiteten til læring, samt betydelige algoritmiske paradigmer som stokastisk gradient nedstigning, nevrale nettverk og strukturert utgangslæring, så vel som nye teoretiske ideer som PAC-Bayes-tilnærmingen og kompresjonsbaserte grenser. designet for nybegynnere eller avanserte studenter.
Emner som dekkes i boken
- Beregningskompleksiteten til maskinlæring
- ML-algoritmer
- Nevrale nettverk
- PAC-Bayes tilnærming
- Stokastisk gradientnedstigning
- Strukturert produksjonslæring
5. Introduksjon til maskinlæring med Python
Er du en Python-kyndig dataforsker som ønsker å studere maskinlæring? Den beste boken å starte maskinlæringseventyret med er Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists.
Ved hjelp av boken Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists vil du oppdage en rekke nyttige teknikker for å lage tilpassede maskinlæringsprogrammer.
Du vil dekke alle viktige trinn involvert i å bruke Python og Scikit-Learn-pakken for å bygge pålitelige maskinlæringsapplikasjoner.
Å få et solid grep om matplotlib- og NumPy-bibliotekene vil gjøre læring mye enklere.
Emner som dekkes i boken
- Moderne teknikker for parameterjustering og modellvurdering
- Applikasjoner og grunnleggende maskinlæringsideer
- automatiserte læringsteknikker
- Teknikker for å manipulere tekstdata
- Modellkjede og arbeidsflytinnkapslingsrørledninger
- Datarepresentasjon etter behandling
6. Praktisk maskinlæring med Sci-kit-læring, Keras og Tensorflow
Blant de mest grundige publikasjonene om datavitenskap og maskinlæring er den proppfull av kunnskap. Det anbefales at både eksperter og nybegynnere studerer mer om dette emnet.
Selv om denne boken bare inneholder en liten mengde teori, støttes den av sterke eksempler, noe som gir den en plass på listen.
Denne boken inneholder en rekke emner, inkludert scikit-learn for maskinlæringsprosjekter og TensorFlow for å lage og trene nevrale nettverk.
Etter å ha lest denne boken, tror vi at du vil være bedre rustet til å fordype deg videre dyp læring og håndtere praktiske problemer.
Emner som dekkes i boken
- Undersøk landskapet for maskinlæring, spesielt nevrale nettverk
- Spor et eksempel på maskinlæringsprosjekt fra begynnelse til slutt ved å bruke Scikit-Learn.
- Undersøk flere treningsmodeller, for eksempel ensembleteknikker, tilfeldige skoger, beslutningstrær og støttevektormaskiner.
- Opprett og tren nevrale nettverk ved å bruke TensorFlow-biblioteket.
- Vurder konvolusjonelle nettverk, tilbakevendende nett og dyp forsterkende læring mens du utforsker nevralt nett design.
- Lær hvordan du skalerer og trener dype nevrale nettverk.
7. Maskinlæring for hackere
For den erfarne programmereren som er interessert i dataanalyse, er boken Machine Learning for Hackers skrevet. Hackere er dyktige matematikere i denne sammenhengen.
For noen med en solid forståelse av R, er denne boken et godt valg fordi mesteparten av den er sentrert om dataanalyse i R. I tillegg dekkes i boken hvordan man kan manipulere data ved hjelp av avansert R.
Inkluderingen av relevante case-historier understreker verdien av å bruke maskinlæringsalgoritmer kan være boken Machine Learning for Hackers viktigste salgsargument.
Boken gir mange eksempler fra den virkelige verden for å gjøre læring av maskinlæring enklere og raskere i stedet for å gå dypere inn i dens matematiske teori om det.
Emner som dekkes i boken
- Lag en naiv Bayesiansk klassifisering som ganske enkelt analyserer innholdet i en e-post for å finne ut om det er spam.
- Forutsi antall sidevisninger for de 1,000 beste nettstedene ved hjelp av lineær regresjon
- Undersøk optimaliseringsmetoder ved å forsøke å knekke et enkelt bokstavchiffer.
8. Python maskinlæring med eksempler
Denne boken, som hjelper deg med å forstå og lage ulike metoder for maskinlæring, dyplæring og dataanalyse, er sannsynligvis den eneste som kun fokuserer på Python som programmeringsspråk.
Den dekker flere potente biblioteker for implementering av forskjellige maskinlæringsalgoritmer, for eksempel Scikit-Learn. Tensor Flow-modulen brukes deretter til å lære deg om dyp læring.
Til slutt demonstrerer den de mange dataanalysemulighetene som kan oppnås ved hjelp av maskin- og dyplæring.
Den lærer deg også de mange teknikkene som kan brukes for å øke effektiviteten til modellen du lager.
Emner som dekkes i boken
- Lære Python og maskinlæring: En nybegynnerveiledning
- Undersøker datasettet for 2 nyhetsgrupper og Naive Bayes spam-e-postoppdagelse
- Bruk SVM-er, klassifiser emnene for nyhetsartikler Klikk-gjennom-prediksjon ved hjelp av algoritmer basert på trær
- Prediksjon av klikkfrekvens ved bruk av logistisk regresjon
- Bruk av regresjonsalgoritmer for å forutsi aksjekursenes høyeste standarder
9. Python maskinlæring
Python Machine Learning-boken forklarer det grunnleggende om maskinlæring så vel som dens betydning i det digitale domenet. Det er en maskinlæringsbok for nybegynnere.
I tillegg dekkes i boken maskinlærings mange underfelt og applikasjoner. Prinsippene for Python-programmering og hvordan du kommer i gang med gratis og åpen kildekode-programmeringsspråk er også dekket i Python Machine Learning-boken.
Etter å ha fullført maskinlæringsboken, vil du effektivt kunne etablere en rekke maskinlæringsjobber ved hjelp av Python-koding.
Emner som dekkes i boken
- Grunnleggende kunstig intelligens
- et beslutningstre
- Logistisk regresjon
- Dybde nevrale nettverk
- Grunnleggende om Python programmeringsspråk
10. Maskinlæring: Et sannsynlig perspektiv
Machine Learning: A Probabilistic Perspective er en humoristisk maskinlæringsbok som inneholder nostalgisk fargegrafikk og praktiske eksempler fra den virkelige verden fra disipliner som biologi, datasyn, robotikk og tekstbehandling.
Den er full av uformell prosa og pseudokode for essensielle algoritmer. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, i motsetning til andre maskinlæringspublikasjoner som presenteres i stil med en kokebok og beskriver ulike heuristiske tilnærminger, fokuserer på en prinsipiell modellbasert tilnærming.
Den spesifiserer ml-modeller ved å bruke grafiske representasjoner på en klar og forståelig måte. Basert på en enhetlig, sannsynlighetsbasert tilnærming, gir denne læreboken en komplett og selvstendig introduksjon til området maskinlæring.
Innholdet er både bredt og dypt, inkludert grunnleggende bakgrunnsmateriale om emner som sannsynlighet, optimalisering og lineær algebra, samt en diskusjon av moderne fremskritt på området som betingede tilfeldige felt, L1-regularisering og dyp læring.
Boken er skrevet på et tilfeldig, tilgjengelig språk, og inneholder pseudokode for de viktigste betydningsfulle algoritmene.
Emner som dekkes i boken
- Sannsynlighet
- Dyp læring
- L1 regulering
- Optimalisering
- Tekstbehandling
- Computer Vision-applikasjoner
- Robotikkapplikasjoner
11. Elementene for statistisk læring
For sitt konseptuelle rammeverk og et bredt utvalg av fag, er denne læreboken for maskinlæring ofte anerkjent i feltet.
Denne boken kan brukes som en referanse for alle som trenger å friske opp emner som nevrale nettverk og testteknikker, samt en enkel introduksjon til maskinlæring.
Boken presser aggressivt leseren til å gjøre sine egne eksperimenter og undersøkelser ved hver sving, noe som gjør den verdifull for å dyrke evnene og nysgjerrigheten som kreves for å gjøre relevante fremskritt i en maskinlæringskapasitet eller jobb.
Det er et viktig verktøy for statistikere og alle som er interessert i datautvinning i næringslivet eller vitenskapen. Sørg for at du som et minimum forstår lineær algebra før du begynner på denne boken.
Emner som dekkes i boken
- Veiledet læring (prediksjon) til uovervåket læring
- Nevrale nettverk
- Støtt vektormaskiner
- Klassifiseringstrær
- Forsterkende algoritmer
12. Mønstergjenkjenning og maskinlæring
Verdenene for mønstergjenkjenning og maskinlæring kan utforskes grundig i denne boken. Den bayesianske tilnærmingen til mønstergjenkjenning ble opprinnelig presentert i denne publikasjonen.
Videre undersøker boken utfordrende emner som trenger en fungerende forståelse av multivariat, datavitenskap og grunnleggende lineær algebra.
Når det gjelder maskinlæring og sannsynlighet, tilbyr referanseboken kapitler med stadig vanskeligere nivåer av kompleksitet basert på trender i datasett. Enkle eksempler er gitt før en generell introduksjon til mønstergjenkjenning.
Boken tilbyr teknikker for omtrentlig slutning, som tillater raske tilnærminger i tilfeller der eksakte løsninger er upraktiske. Det er ingen andre bøker som bruker grafiske modeller for å beskrive sannsynlighetsfordelinger, men det gjør det.
Emner som dekkes i boken
- Bayesianske metoder
- Omtrentlig inferensalgoritmer
- Nye modeller basert på kjerner
- Innføring i grunnleggende sannsynlighetsteori
- Introduksjon til mønstergjenkjenning og maskinlæring
13. Grunnleggende om maskinlæring fra prediktiv dataanalyse
Hvis du har mestret det grunnleggende innen maskinlæring og ønsker å gå videre til prediktiv dataanalyse, er dette boken for deg!!! Ved å finne mønstre fra massive datasett kan Machine Learning brukes til å utvikle prediksjonsmodeller.
Denne boken undersøker implementeringen av ML-bruk Prediktiv dataanalyse i dybden, inkludert både teoretiske prinsipper og faktiske eksempler.
Til tross for at tittelen «Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics» er en munnfull, vil denne boken skissere Predictive Data Analytics-reisen fra data til innsikt til en konklusjon.
Den diskuterer også fire maskinlæringstilnærminger: informasjonsbasert læring, likhetsbasert læring, sannsynlighetsbasert læring og feilbasert læring, hver med en ikke-teknisk konseptuell forklaring etterfulgt av matematiske modeller og algoritmer med eksempler.
Emner som tas opp i boken
- Informasjonsbasert læring
- Likhetsbasert læring
- Sannsynlighetsbasert læring
- Feilbasert læring
14. Anvendt prediktiv modellering
Applied Predictive Modeling undersøker hele den prediktive modelleringsprosessen, og begynner med de kritiske fasene av dataforbehandling, datasplitting og modellinnstilling.
Arbeidet presenterer deretter klare beskrivelser av en rekke konvensjonelle og nyere regresjons- og klassifiseringstilnærminger, med fokus på å vise og løse virkelige datautfordringer.
Veiledningen demonstrerer alle aspekter av modelleringsprosessen med flere praktiske eksempler fra den virkelige verden, og hvert kapittel inkluderer omfattende R-kode for hvert trinn i prosessen.
Dette flerbruksvolumet kan brukes som en introduksjon til prediktive modeller og hele modelleringsprosessen, som en referanseguide for utøvere, eller som en tekst for avanserte kurs i prediktiv modellering på lavere eller høyere nivå.
Emner som dekkes i boken
- Teknisk regresjon
- Klassifiseringsteknikk
- Komplekse ML-algoritmer
15. Maskinlæring: Kunsten og vitenskapen om algoritmer som gir mening med data
Hvis du er en middels eller ekspert på maskinlæring og ønsker å gå "tilbake til det grunnleggende", er denne boken for deg! Den gir full kreditt til Machine Learnings enorme kompleksitet og dybde, samtidig som den aldri mister av syne de samlende prinsippene (ganske en prestasjon!).
Maskinlæring: Algoritmenes kunst og vitenskap inkluderer flere casestudier av økende kompleksitet, i tillegg til en rekke eksempler og bilder (for å holde ting interessant!).
Boken dekker også et bredt spekter av logiske, geometriske og statistiske modeller, så vel som kompliserte og nye emner som matrisefaktorisering og ROC-analyse.
Emner som dekkes i boken
- Forenkler maskinlæringsalgoritmer
- Logisk modell
- Geometrisk modell
- Statistisk modell
- ROC analyse
16. Datautvinning: Praktiske verktøy og teknikker for maskinlæring
Ved å bruke tilnærminger fra studiet av databasesystemer, maskinlæring og statistikk, gjør datautvinningsteknikker oss i stand til å finne mønstre i enorme mengder data.
Du bør få boken Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques hvis du trenger å studere data mining-teknikker spesielt eller planlegger å lære maskinlæring generelt.
Den beste boken om maskinlæring konsentrerer seg mer om sin tekniske side. Den fordyper seg videre i maskinlærings tekniske forviklinger og strategier for å samle inn data og bruke ulike input og output for å bedømme utfall.
Emner som dekkes i boken
- Lineære modeller
- Gruppering
- Statistisk modellering
- Forutsi ytelse
- Sammenligning av datautvinningsmetoder
- Instansbasert læring
- Kunnskapsrepresentasjon & klynger
- Tradisjonelle og moderne data mining-teknikker
17. Python for dataanalyse
Evnen til å evaluere dataene som brukes i maskinlæring er den viktigste ferdigheten en dataforsker må ha. Før du utvikler en ML-modell som produserer en nøyaktig prognose, vil mesteparten av jobben din omfatte håndtering, prosessering, rengjøring og vurdering av data.
Du må være kjent med programmeringsspråk som Pandas, NumPy, Ipython og andre for å utføre dataanalyse.
Hvis du vil jobbe med datavitenskap eller maskinlæring, må du ha evnen til å manipulere data.
Du bør definitivt lese boken Python for Data Analysis i dette tilfellet.
Emner som dekkes i boken
- Viktig Python Biblioteker
- Avanserte pandaer
- Eksempler på dataanalyse
- Datarensing og klargjøring
- Matematiske og statistiske metoder
- Oppsummering og beregning av beskrivende statistikk
18. Naturlig språkbehandling med Python
Grunnlaget for maskinlæringssystemer er naturlig språkbehandling.
Boken Natural Language Processing with Python instruerer deg i hvordan du kan bruke NLTK, en godt likt samling av Python-moduler og verktøy for symbolsk og statistisk naturlig språkbehandling for engelsk og NLP generelt.
Boken Natural Language Processing with Python gir effektive Python-rutiner som demonstrerer NLP på en kortfattet, åpenbar måte.
Lesere har tilgang til godt kommenterte datasett for å håndtere ustrukturerte data, tekstspråklig struktur og andre NLP-fokuserte elementer.
Emner som dekkes i boken
- Hvordan fungerer menneskelig språk?
- Språklige datastrukturer
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- Parsing og semantisk analyse
- Populære språklige databaser
- Integrer teknikker fra kunstig intelligens og lingvistikk
19. Programmering av kollektiv intelligens
Programming Collective Intelligence av Toby Segaran, som regnes som en av de beste bøkene for å begynne å forstå maskinlæring, ble skrevet i 2007, år før datavitenskap og maskinlæring oppnådde sin nåværende posisjon som ledende profesjonelle veier.
Boken bruker Python som metode for å formidle sin ekspertise til sitt publikum. Programming Collective Intelligence er mer en manual for ml-implementering enn det er en introduksjon til maskinlæring.
Boken gir informasjon om utvikling av effektive ML-algoritmer for innsamling av data fra apper, programmering for innhenting av data fra nettsteder og ekstrapolering av data som samles inn.
Hvert kapittel inkluderer aktiviteter for å utvide de diskuterte algoritmene og forbedre deres nytte.
Emner som dekkes i boken
- Bayesisk filtrering
- Støtt vektormaskiner
- Søkemotor algoritmer
- Måter å lage spådommer på
- Samarbeidsfiltreringsteknikker
- Ikke-negativ matrisefaktorisering
- Utviklende intelligens for problemløsning
- Metoder for å oppdage grupper eller mønstre
20. Deep Learning (Adaptative Computation and Machine Learning Series)
Som vi alle er klar over, er dyp læring en forbedret type maskinlæring som gjør det mulig for datamaskiner å lære av tidligere ytelse og en stor mengde data.
Mens du bruker maskinlæringsteknikker, må du også være fortrolig med dyplæringsprinsipper. Denne boken, som blir sett på som Bibelen for dyp læring, vil være svært nyttig i denne omstendigheten.
Tre dyplæringseksperter dekker svært kompliserte emner som er fylt med matematikk og dype generative modeller i denne boken.
Arbeidet gir et matematisk og konseptuelt grunnlag, og diskuterer relevante ideer innen lineær algebra, sannsynlighetsteori, informasjonsteori, numerisk beregning og maskinlæring.
Den undersøker applikasjoner som naturlig språkbehandling, talegjenkjenning, datasyn, online anbefalingssystemer, bioinformatikk og videospill og beskriver dyplæringsteknikker som brukes av bransjeutøvere, for eksempel dype feedforward-nettverk, regulariserings- og optimaliseringsalgoritmer, konvolusjonelle nettverk og praktisk metodikk. .
Emner som dekkes i boken
- Numerisk beregning
- Deep Learning Research
- Datasynsteknikker
- Dype feedforward-nettverk
- Optimalisering for trening av dype modeller
- Praktisk metodikk
- Deep Learning Research
konklusjonen
De 20 beste maskinlæringsbøkene er oppsummert i den listen, som du kan bruke til å utvikle maskinlæring i den retningen du liker.
Du vil kunne utvikle et solid grunnlag innen maskinlæringskompetanse og et referansebibliotek som du kan bruke ofte mens du jobber i området hvis du leser en rekke av disse lærebøkene.
Du vil bli inspirert til å fortsette å lære, bli bedre og ha en effekt selv om du bare har lest én bok.
Når du er forberedt og kompetent til å utvikle dine egne maskinlæringsalgoritmer, husk at data er avgjørende for at prosjektet skal lykkes.
Legg igjen en kommentar