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顺便说一句,我们都知道机器学习技术在过去几年中的发展速度有多快。 机器学习是一门吸引了多家公司、学术界和行业的兴趣的学科。
因此,我将讨论一些工程师或新手今天应该阅读的关于机器学习的最佳书籍。 你们一定都同意,读书不等于使用智力。
阅读书籍可以帮助我们的大脑发现很多新事物。 毕竟,阅读就是学习。 自学标签很有趣。 本文将重点介绍该领域最优秀的教科书。
以下教科书对更广泛的 AI 领域进行了可靠的介绍,并且经常用于大学课程并受到学者和工程师的一致好评。
即使你有一吨 机器学习 经验,拿起其中一本教科书可能是一种很好的复习方式。 毕竟,学习是一个持续的过程。
1. 绝对初学者的机器学习
您想学习机器学习,但不知道如何去做。 在开始史诗般的机器学习之旅之前,您应该了解几个重要的理论和统计概念。 而这本书满足了这个需求!
它为完整的新手提供了高水平、适用的 机器学习简介. 对于任何寻求机器学习和相关思想的最简化解释的人来说,《机器学习绝对初学者》一书是最佳选择之一。
本书的大量机器学习算法都附有简明的解释和图形示例,以帮助读者理解所讨论的所有内容。
书中涵盖的主题
- 基础知识 神经网络
- 回归分析
- 特征工程
- 聚类
- 交叉验证
- 数据清洗技术
- 决策树
- 集成建模
2. 傻瓜机器学习
对于普通人来说,机器学习可能是一个令人困惑的想法。 然而,对于我们这些知识渊博的人来说,它是无价的。
如果没有机器学习,就很难管理在线搜索结果、网页上的实时广告、自动化甚至垃圾邮件过滤等问题(是的!)。
因此,本书为您提供了一个简单的介绍,将帮助您更多地了解机器学习的神秘领域。 借助傻瓜机器学习,您将学习如何“说”诸如 Python 和 R 之类的语言,这将使您能够训练计算机进行模式识别和数据分析。
此外,您将学习如何使用 Python 的 Anaconda 和 R Studio 在 R 中进行开发。
书中涵盖的主题
- 资料准备
- 机器学习方法
- 机器学习周期
- 有监督和无监督学习
- 训练机器学习系统
- 将机器学习方法与结果联系起来
3. 百页机器学习书
在 100 页以内涵盖机器学习的所有方面是否可行? Andriy Burkov 的 The Hundred-Page Machine Learning Book 试图做同样的事情。
这本机器学习书籍写得很好,并得到了包括 eBay 工程主管 Sujeet Varakhedi 和 Google 研究总监 Peter Norvig 在内的知名思想领袖的支持。
对于机器学习初学者来说,这是一本最棒的书。 通读本书后,您将能够构建和理解复杂的 AI 系统,在机器学习面试中取得成功,甚至可以创办自己的基于 ML 的公司。
但是,本书不适合机器学习的初学者。 如果您正在寻找更基本的东西,请找个地方。
书中涵盖的主题
4. 了解机器学习
《了解机器学习》一书中提供了对机器学习的系统介绍。 这本书深入探讨了机器学习的基本思想、计算范式和数学推导。
机器学习以简单的方式呈现了广泛的机器学习主题。 本书描述了机器学习的理论基础,以及将这些基础转化为有用算法的数学推导。
本书先介绍基础知识,然后再涵盖早期教科书未涵盖的广泛关键主题。
其中包括对凸性和稳定性概念以及学习的计算复杂性以及随机等重要算法范式的讨论 梯度下降、神经网络和结构化输出学习,以及新出现的理论思想,如 PAC-Bayes 方法和基于压缩的边界。 专为刚毕业的学生或高年级本科生设计。
书中涵盖的主题
- 机器学习的计算复杂度
- ML算法
- 神经网络
- PAC-贝叶斯方法
- 随机梯度下降
- 结构化输出学习
5. Python机器学习简介
您是一位精通 Python 并想学习机器学习的数据科学家吗? 开始您的机器学习冒险的最佳书籍是 Python 机器学习简介:数据科学家指南。
在《Python 机器学习简介:数据科学家指南》一书的帮助下,您将发现用于创建自定义机器学习程序的各种有用技术。
您将涵盖利用 Python 和 Scikit-Learn 包构建可靠的机器学习应用程序所涉及的每个关键步骤。
扎实掌握 matplotlib 和 NumPy 库将使学习变得更加容易。
书中涵盖的主题
- 参数调整和模型评估的现代技术
- 应用程序和基本机器学习思想
- 自动学习技术
- 处理文本数据的技术
- 模型链接和工作流封装管道
- 处理后的数据表示
6. 使用 Sci-kit learn、Keras 和 Tensorflow 进行动手机器学习
在有关数据科学和机器学习的最详尽的出版物中,它充满了知识。 建议专家和新手更多地研究这个主题。
虽然这本书只包含少量的理论,但它有强有力的例子支持,使它在列表中占有一席之地。
本书包含各种主题,包括用于机器学习项目的 scikit-learn 和用于创建和训练神经网络的 TensorFlow。
阅读本书后,我们认为您将能够更好地深入研究 深入学习 并处理实际问题。
书中涵盖的主题
- 检查机器学习的前景,尤其是神经网络
- 使用 Scikit-Learn 从开始到结束跟踪示例机器学习项目。
- 检查几种训练模型,例如集成技术、随机森林、决策树和支持向量机。
- 利用 TensorFlow 库创建和训练神经网络。
- 在探索时考虑卷积网络、循环网络和深度强化学习 神经网络 设计。
- 了解如何扩展和训练深度神经网络。
7. 黑客机器学习
对于对数据分析感兴趣的经验丰富的程序员,编写了《黑客机器学习》一书。 在这种情况下,黑客是熟练的数学家。
对于对 R 有深入了解的人来说,这本书是一个不错的选择,因为它的大部分内容都集中在 R 中的数据分析上。此外,本书还介绍了如何使用高级 R 来操作数据。
包含相关案例故事强调了使用机器学习算法的价值,这可能是《机器学习黑客》一书最重要的卖点。
这本书提供了许多现实世界的例子,以使学习机器学习更简单、更快,而不是更深入地研究它的数学理论。
书中涵盖的主题
- 创建一个朴素贝叶斯分类器,它只分析电子邮件的内容以确定它是否是垃圾邮件。
- 使用线性回归预测前 1,000 个网站的页面浏览量
- 通过尝试破解简单的字母密码来研究优化方法。
8. 带有示例的 Python 机器学习
这本书可以帮助你理解和创建各种机器学习、深度学习和数据分析方法,它可能是唯一一本只关注 Python 作为一种编程语言的书。
它涵盖了几个用于实现不同机器学习算法的强大库,例如 Scikit-Learn。 然后使用 Tensor Flow 模块来教你深度学习。
最后,它展示了使用机器和深度学习可以实现的许多数据分析机会。
它还教您许多可用于提高您创建的模型的有效性的技术。
书中涵盖的主题
- 学习 Python 和机器学习:初学者指南
- 检查 2 个新闻组数据集和朴素贝叶斯垃圾邮件检测
- 使用 SVM 对新闻故事的主题进行分类 使用基于树的算法进行点击预测
- 使用逻辑回归预测点击率
- 使用回归算法预测股票价格的最高标准
9. Python机器学习
Python 机器学习一书解释了机器学习的基础知识及其在数字领域的重要性。 这是一本面向初学者的机器学习书籍。
本书还涵盖了机器学习的许多子领域和应用。 Python 机器学习一书中还介绍了 Python 编程的原理以及如何开始使用免费和开源的编程语言。
完成机器学习书后,您将能够使用 Python 编码有效地建立许多机器学习作业。
书中涵盖的主题
- 人工智能基础
- 决策树
- 逻辑回归
- 深度神经网络
- Python 编程语言基础
10. 机器学习:概率视角
Machine Learning: A Probabilistic Perspective 是一本幽默的机器学习书籍,其中包含怀旧的彩色图形和来自生物学、计算机视觉、机器人学和文本处理等学科的实用、真实世界的示例。
它充满了基本算法的随意散文和伪代码。 Machine Learning: A Probabilistic Perspective 与其他以食谱风格呈现并描述各种启发式方法的机器学习出版物相比,侧重于基于模型的原则方法。
它以清晰易懂的方式使用图形表示指定机器学习模型。 这本教科书基于统一的概率方法,对机器学习领域进行了完整且独立的介绍。
内容既广泛又深入,包括有关概率、优化和线性代数等主题的基本背景材料,以及对该领域当代进展的讨论,如条件随机场、L1 正则化和深度学习。
这本书是用一种随意、平易近人的语言编写的,包含主要重要算法的伪代码。
书中涵盖的主题
- 可能性
- 深入学习
- L1 正则化
- 优化
- 文字处理
- 计算机视觉应用
- 机器人应用
11. 统计学习的要素
由于其概念框架和广泛的主题,这本机器学习教科书经常在该领域得到认可。
这本书可以作为任何需要复习神经网络和测试技术等主题的人的参考,以及机器学习的简单介绍。
这本书积极推动读者在每一个转折点上进行自己的实验和调查,这对于培养在机器学习能力或工作中取得相关进步所需的能力和好奇心很有价值。
它是统计学家和任何对商业或科学数据挖掘感兴趣的人的重要工具。 在开始阅读本书之前,请确保您至少了解线性代数。
书中涵盖的主题
- 监督学习(预测)到无监督学习
- 神经网络
- 支持向量机
- 分类树
- 提升算法
12. 模式识别与机器学习
本书可以深入探索模式识别和机器学习的世界。 模式识别的贝叶斯方法最初在本出版物中提出。
此外,本书还考察了需要对多元、数据科学和基本线性代数有实际理解的具有挑战性的主题。
关于机器学习和概率,这本参考书根据数据集的趋势提供了越来越复杂的章节。 在对模式识别进行一般性介绍之前,先给出简单的例子。
这本书提供了近似推理的技术,在精确解不切实际的情况下可以快速近似。 没有其他书籍使用图形模型来描述概率分布,但确实如此。
书中涵盖的主题
- 贝叶斯方法
- 近似推理算法
- 基于内核的新模型
- 基本概率论导论
- 模式识别和机器学习简介
13. 预测数据分析中的机器学习基础
如果您已经掌握了机器学习的基础知识并想继续进行预测数据分析,那么这本书适合您!!! 通过从海量数据集中寻找模式,机器学习可用于开发预测模型。
本书考察了机器学习的实现,利用 预测数据分析 深入,包括理论原理和实际例子。
尽管“预测数据分析的机器学习基础”这个标题拗口,但这本书将概述预测数据分析从数据到洞察再到结论的旅程。
它还讨论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,每种方法都有一个非技术性的概念解释,然后是数学模型和带有示例的算法。
书中涵盖的主题
- 信息化学习
- 基于相似性的学习
- 基于概率的学习
- 基于错误的学习
14. 应用预测建模
应用预测建模检查整个预测建模过程,从数据预处理、数据拆分和模型调整基础的关键阶段开始。
然后,这项工作对各种传统和最近的回归和分类方法进行了清晰的描述,重点是展示和解决现实世界的数据挑战。
该指南通过几个实际操作的示例演示了建模过程的所有方面,每章都包含该过程每个阶段的综合 R 代码。
这本多用途卷可用作对预测模型和整个建模过程的介绍,作为从业者的参考指南,或作为高级本科或研究生水平预测建模课程的文本。
书中涵盖的主题
- 技术回归
- 分类技术
- 复杂的机器学习算法
15. 机器学习:理解数据的算法的艺术和科学
如果您是机器学习的中级或专家,并且想要“回归基础”,那么这本书就是为您准备的! 它充分归功于机器学习的巨大复杂性和深度,同时从不忽视其统一原则(相当成就!)。
机器学习:算法的艺术和科学包括几个越来越复杂的案例研究,以及大量的例子和图片(让事情变得有趣!)。
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 分析等复杂而新颖的主题。
书中涵盖的主题
- 简化机器学习算法
- 逻辑模型
- 几何模型
- 统计模型
- ROC分析
16. 数据挖掘:实用的机器学习工具和技术
使用来自数据库系统、机器学习和统计研究的方法,数据挖掘技术使我们能够在大量数据中找到模式。
如果您需要特别学习数据挖掘技术或计划学习一般的机器学习,那么您应该阅读《数据挖掘:实用机器学习工具和技术》一书。
最好的机器学习书籍更多地集中在技术方面。 它进一步深入研究了机器学习的技术复杂性,以及收集数据和使用各种输入和输出来判断结果的策略。
书中涵盖的主题
- 线性模型
- 聚类
- 统计建模
- 预测效果
- 比较数据挖掘方法
- 基于实例的学习
- 知识表示和集群
- 传统和现代数据挖掘技术
17. 用于数据分析的Python
评估机器学习中使用的数据的能力是数据科学家必须具备的最重要的技能。 在开发产生准确预测的 ML 模型之前,您的大部分工作将包括处理、处理、清理和评估数据。
您需要熟悉 Pandas、NumPy、Ipython 等编程语言才能执行数据分析。
如果你想从事数据科学或机器学习工作,你必须具备操作数据的能力。
在这种情况下,您绝对应该阅读 Python for Data Analysis 一书。
书中涵盖的主题
- 必要 Python库
- 高级熊猫
- 数据分析示例
- 数据清理和准备
- 数学和统计方法
- 总结和计算描述性统计
18. 使用Python进行自然语言处理
机器学习系统的基础是自然语言处理。
《Natural Language Processing with Python》一书指导您如何使用 NLTK,这是一个广受欢迎的 Python 模块和工具集合,用于英语和 NLP 的符号和统计自然语言处理。
《Natural Language Processing with Python》一书提供了有效的 Python 例程,以简洁、明显的方式演示 NLP。
读者可以访问注释良好的数据集,以处理非结构化数据、文本语言结构和其他以 NLP 为重点的元素。
书中涵盖的主题
- 人类语言如何运作?
- 语言数据结构
- 自然语言工具包(NLTK)
- 解析和语义分析
- 流行的语言数据库
- 整合来自 人工智能 和语言学
19. 编程集体智慧
Toby Segaran 的 Programming Collective Intelligence 被认为是开始理解机器学习的最伟大的书籍之一,它写于 2007 年,比数据科学和机器学习成为目前领先的专业路径还要早几年。
这本书使用 Python 作为向读者传播其专业知识的方法。 Programming Collective Intelligence 更像是一本机器学习实施手册,而不是机器学习的介绍。
这本书提供了有关开发有效的 ML 算法以从应用程序收集数据、编程以从网站获取数据以及推断收集的数据的信息。
每章都包括扩展所讨论算法和增强其实用性的活动。
书中涵盖的主题
- 贝叶斯滤波
- 支持向量机
- 搜索引擎算法
- 进行预测的方法
- 协同过滤技术
- 非负矩阵分解
- 进化智能以解决问题
- 检测组或模式的方法
20. 深度学习(自适应计算和机器学习系列)
众所周知,深度学习是一种改进的机器学习,使计算机能够从过去的性能和大量数据中学习。
在使用机器学习技术时,您还需要熟悉深度学习原理。 这本书被誉为深度学习的圣经,在这种情况下会很有帮助。
三位深度学习专家在本书中涵盖了高度复杂的主题,这些主题充满了数学和深度生成模型。
该作品提供了数学和概念基础,讨论了线性代数、概率论、信息论、数值计算和机器学习中的相关思想。
它检查了自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和视频游戏等应用,并描述了行业从业者使用的深度学习技术,例如深度前馈网络、正则化和优化算法、卷积网络和实用方法.
书中涵盖的主题
- 数值计算
- 深度学习研究
- 计算机视觉技术
- 深度前馈网络
- 训练深度模型的优化
- 实用方法论
- 深度学习研究
结论
该列表中总结了 20 部顶级机器学习书籍,您可以使用这些书籍朝着您喜欢的方向推进机器学习。
如果您阅读各种此类教科书,您将能够在机器学习专业知识和参考库方面打下坚实的基础,并且可以在该领域工作时经常使用这些参考库。
即使您只读一本书,您也会受到启发,继续学习、变得更好并产生影响。
当您准备好并有能力开发自己的机器学习算法时,请记住,数据对于项目的成功至关重要。
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