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順便說一句,我們都知道機器學習技術在過去幾年中的發展速度有多快。 機器學習是一門吸引了多家公司、學術界和行業的興趣的學科。
因此,我將討論一些工程師或新手今天應該閱讀的關於機器學習的最佳書籍。 你們一定都同意,讀書不等於使用智力。
閱讀書籍可以幫助我們的大腦發現很多新事物。 畢竟,閱讀就是學習。 自學標籤很有趣。 本文將重點介紹該領域最優秀的教科書。
以下教科書對更廣泛的 AI 領域進行了可靠的介紹,並且經常用於大學課程並受到學者和工程師的一致好評。
即使你有一噸 機器學習 經驗,拿起其中一本教科書可能是一種很好的複習方式。 畢竟,學習是一個持續的過程。
1. 絕對初學者的機器學習
您想學習機器學習,但不知道如何去做。 在開始史詩般的機器學習之旅之前,您應該了解幾個重要的理論和統計概念。 而這本書滿足了這個需求!
它為完整的新手提供了高水平、適用的 機器學習簡介. 對於任何尋求機器學習和相關思想的最簡化解釋的人來說,《機器學習絕對初學者》一書是最佳選擇之一。
本書的大量機器學習算法都附有簡明的解釋和圖形示例,以幫助讀者理解所討論的所有內容。
書中涵蓋的主題
- 基礎知識 神經網絡
- 回歸分析
- 特徵工程
- 聚類
- 交叉驗證
- 數據清洗技術
- 決策樹
- 集成建模
2. 傻瓜機器學習
對於普通人來說,機器學習可能是一個令人困惑的想法。 然而,對於我們這些知識淵博的人來說,它是無價的。
如果沒有機器學習,就很難管理在線搜索結果、網頁上的實時廣告、自動化甚至垃圾郵件過濾等問題(是的!)。
因此,本書為您提供了一個簡單的介紹,將幫助您更多地了解機器學習的神秘領域。 借助傻瓜機器學習,您將學習如何“說”諸如 Python 和 R 之類的語言,這將使您能夠訓練計算機進行模式識別和數據分析。
此外,您將學習如何使用 Python 的 Anaconda 和 R Studio 在 R 中進行開發。
書中涵蓋的主題
- 資料準備
- 機器學習方法
- 機器學習週期
- 有監督和無監督學習
- 訓練機器學習系統
- 將機器學習方法與結果聯繫起來
3. 百頁機器學習書
在 100 頁以內涵蓋機器學習的所有方面是否可行? Andriy Burkov 的 The Hundred-Page Machine Learning Book 試圖做同樣的事情。
這本機器學習書籍編寫精良,並得到知名思想領袖的支持,包括 eBay 工程主管 Sujeet Varakhedi 和 Google 研究總監 Peter Norvig。
對於機器學習初學者來說,這是一本最棒的書。 通讀本書後,您將能夠構建和理解複雜的 AI 系統,在機器學習面試中取得成功,甚至可以創辦自己的基於 ML 的公司。
但是,本書不適合機器學習的初學者。 如果您正在尋找更基本的東西,請找個地方。
書中涵蓋的主題
4. 了解機器學習
《了解機器學習》一書中提供了對機器學習的系統介紹。 這本書深入探討了機器學習的基本思想、計算範式和數學推導。
機器學習以簡單的方式呈現了廣泛的機器學習主題。 本書描述了機器學習的理論基礎,以及將這些基礎轉化為有用算法的數學推導。
本書先介紹基礎知識,然後再涵蓋早期教科書未涵蓋的廣泛關鍵主題。
其中包括對凸性和穩定性概念以及學習的計算複雜性以及隨機等重要算法範式的討論 梯度下降、神經網絡和結構化輸出學習,以及新出現的理論思想,如 PAC-Bayes 方法和基於壓縮的邊界。 專為剛畢業的學生或高年級本科生設計。
書中涵蓋的主題
- 機器學習的計算複雜度
- ML算法
- 神經網絡
- PAC-貝葉斯方法
- 隨機梯度下降
- 結構化輸出學習
5. Python機器學習簡介
您是一位精通 Python 並想學習機器學習的數據科學家嗎? 開始您的機器學習冒險的最佳書籍是 Python 機器學習簡介:數據科學家指南。
在《Python 機器學習簡介:數據科學家指南》一書的幫助下,您將發現用於創建自定義機器學習程序的各種有用技術。
您將涵蓋利用 Python 和 Scikit-Learn 包構建可靠的機器學習應用程序所涉及的每個關鍵步驟。
紮實掌握 matplotlib 和 NumPy 庫將使學習變得更加容易。
書中涵蓋的主題
- 參數調整和模型評估的現代技術
- 應用程序和基本機器學習思想
- 自動學習技術
- 處理文本數據的技術
- 模型鏈接和工作流封裝管道
- 處理後的數據表示
6. 使用 Sci-kit learn、Keras 和 Tensorflow 進行動手機器學習
在有關數據科學和機器學習的最詳盡的出版物中,它充滿了知識。 建議專家和新手更多地研究這個主題。
雖然這本書只包含少量的理論,但它有強有力的例子支持,使它在列表中佔有一席之地。
本書包含各種主題,包括用於機器學習項目的 scikit-learn 和用於創建和訓練神經網絡的 TensorFlow。
閱讀本書後,我們認為您將能夠更好地深入研究 深入學習 並處理實際問題。
書中涵蓋的主題
- 檢查機器學習的前景,尤其是神經網絡
- 使用 Scikit-Learn 從頭到尾跟踪示例機器學習項目。
- 檢查幾種訓練模型,例如集成技術、隨機森林、決策樹和支持向量機。
- 利用 TensorFlow 庫創建和訓練神經網絡。
- 在探索時考慮卷積網絡、循環網絡和深度強化學習 神經網絡 設計。
- 了解如何擴展和訓練深度神經網絡。
7. 黑客機器學習
對於對數據分析感興趣的經驗豐富的程序員,編寫了《黑客機器學習》一書。 在這種情況下,黑客是熟練的數學家。
對於對 R 有深入了解的人來說,這本書是一個不錯的選擇,因為它的大部分內容都集中在 R 中的數據分析上。此外,本書還介紹瞭如何使用高級 R 操作數據。
包含相關案例故事強調了使用機器學習算法的價值,這可能是《機器學習黑客》一書最重要的賣點。
這本書提供了許多現實世界的例子,以使學習機器學習更簡單、更快,而不是更深入地研究它的數學理論。
書中涵蓋的主題
- 創建一個簡單的貝葉斯分類器,分析電子郵件的內容以確定它是否是垃圾郵件。
- 使用線性回歸預測前 1,000 個網站的頁面瀏覽量
- 通過嘗試破解簡單的字母密碼來研究優化方法。
8. 帶有示例的 Python 機器學習
這本書可以幫助你理解和創建各種機器學習、深度學習和數據分析方法,它可能是唯一一本只關注 Python 作為一種編程語言的書。
它涵蓋了幾個用於實現不同機器學習算法的強大庫,例如 Scikit-Learn。 然後使用 Tensor Flow 模塊來教你深度學習。
最後,它展示了使用機器和深度學習可以實現的許多數據分析機會。
它還教您許多可用於提高您創建的模型的有效性的技術。
書中涵蓋的主題
- 學習 Python 和機器學習:初學者指南
- 檢查 2 個新聞組數據集和朴素貝葉斯垃圾郵件檢測
- 使用 SVM 對新聞故事的主題進行分類 使用基於樹的算法進行點擊預測
- 使用邏輯回歸預測點擊率
- 使用回歸算法預測股票價格的最高標準
9. Python機器學習
Python 機器學習一書解釋了機器學習的基礎知識及其在數字領域的重要性。 這是一本面向初學者的機器學習書籍。
本書還涵蓋了機器學習的許多子領域和應用。 Python 編程的原理以及如何開始使用免費和開源的編程語言也包含在 Python 機器學習一書中。
完成機器學習書後,您將能夠使用 Python 編碼有效地建立許多機器學習作業。
書中涵蓋的主題
- 人工智能基礎
- 決策樹
- 邏輯回歸
- 深度神經網絡
- Python 編程語言基礎
10. 機器學習:概率視角
Machine Learning: A Probabilistic Perspective 是一本幽默的機器學習書籍,其中包含懷舊的彩色圖形和來自生物學、計算機視覺、機器人學和文本處理等學科的實用、真實世界的示例。
它充滿了基本算法的隨意散文和偽代碼。 Machine Learning: A Probabilistic Perspective 與其他以食譜風格呈現並描述各種啟發式方法的機器學習出版物相比,側重於有原則的基於模型的方法。
它以清晰易懂的方式使用圖形表示指定機器學習模型。 這本教科書基於統一的概率方法,對機器學習領域進行了完整且獨立的介紹。
內容既廣泛又深入,包括有關概率、優化和線性代數等主題的基本背景材料,以及對該領域當代進展的討論,如條件隨機場、L1 正則化和深度學習。
這本書是用一種隨意、平易近人的語言編寫的,包含主要重要算法的偽代碼。
書中涵蓋的主題
- 可能性
- 深入學習
- L1 正則化
- 優化
- 文字處理
- 計算機視覺應用
- 機器人應用
11. 統計學習的要素
由於其概念框架和廣泛的主題,這本機器學習教科書經常在該領域得到認可。
這本書可以作為任何需要復習神經網絡和測試技術等主題的人的參考,以及機器學習的簡單介紹。
這本書積極推動讀者每時每刻都進行自己的實驗和調查,這對於培養在機器學習能力或工作中取得相關進步所需的能力和好奇心非常有價值。
它是統計學家和任何對商業或科學數據挖掘感興趣的人的重要工具。 在開始閱讀本書之前,請確保您至少了解線性代數。
書中涵蓋的主題
- 監督學習(預測)到無監督學習
- 神經網絡
- 支持向量機
- 分類樹
- 提升算法
12. 模式識別與機器學習
本書可以深入探索模式識別和機器學習的世界。 模式識別的貝葉斯方法最初在本出版物中提出。
此外,本書還考察了需要對多元、數據科學和基本線性代數有實際理解的具有挑戰性的主題。
關於機器學習和概率,這本參考書根據數據集的趨勢提供了越來越複雜的章節。 在對模式識別進行一般性介紹之前,先給出簡單的例子。
這本書提供了近似推理的技術,在精確解不切實際的情況下可以快速近似。 沒有其他書籍使用圖形模型來描述概率分佈,但確實如此。
書中涵蓋的主題
- 貝葉斯方法
- 近似推理算法
- 基於內核的新模型
- 基本概率論導論
- 模式識別和機器學習簡介
13. 預測數據分析中的機器學習基礎
如果您已經掌握了機器學習的基礎知識並想繼續進行預測數據分析,那麼這本書適合您!!! 通過從海量數據集中尋找模式,機器學習可用於開發預測模型。
本書考察了機器學習的實現,利用 預測數據分析 深入,包括理論原理和實際例子。
儘管“預測數據分析的機器學習基礎”這個標題拗口,但這本書將概述預測數據分析從數據到洞察再到結論的旅程。
它還討論了四種機器學習方法:基於信息的學習、基於相似性的學習、基於概率的學習和基於錯誤的學習,每種方法都有一個非技術性的概念解釋,然後是數學模型和帶有示例的算法。
書中涵蓋的主題
- 信息化學習
- 基於相似性的學習
- 基於概率的學習
- 基於錯誤的學習
14. 應用預測建模
應用預測建模檢查整個預測建模過程,從數據預處理、數據拆分和模型調整基礎的關鍵階段開始。
然後,這項工作對各種傳統和最近的回歸和分類方法進行了清晰的描述,重點是展示和解決現實世界的數據挑戰。
該指南通過幾個實際操作的示例演示了建模過程的各個方面,並且每章都包含該過程每個階段的綜合 R 代碼。
這本多用途卷可用作對預測模型和整個建模過程的介紹,作為從業者的參考指南,或作為高級本科或研究生水平預測建模課程的文本。
書中涵蓋的主題
- 回歸技術
- 分類技術
- 複雜的機器學習算法
15. 機器學習:理解數據的算法的藝術和科學
如果您是機器學習的中級或專家,並且想要“回歸基礎”,那麼這本書就是為您準備的! 它充分歸功於機器學習的巨大復雜性和深度,同時從不忽視其統一原則(相當成就!)。
機器學習:算法的藝術和科學包括幾個越來越複雜的案例研究,以及大量的例子和圖片(讓事情變得有趣!)。
本書還涵蓋了廣泛的邏輯、幾何和統計模型,以及矩陣分解和 ROC 分析等複雜而新穎的主題。
書中涵蓋的主題
- 簡化機器學習算法
- 邏輯模型
- 幾何模型
- 統計模型
- ROC分析
16. 數據挖掘:實用的機器學習工具和技術
使用來自數據庫系統、機器學習和統計研究的方法,數據挖掘技術使我們能夠在大量數據中找到模式。
如果您需要特別學習數據挖掘技術或計劃學習一般的機器學習,您應該獲得《數據挖掘:實用機器學習工具和技術》一書。
最好的機器學習書籍更多地集中在技術方面。 它進一步深入研究了機器學習的技術複雜性,以及收集數據和使用各種輸入和輸出來判斷結果的策略。
書中涵蓋的主題
- 線性模型
- 聚類
- 統計建模
- 業績預測
- 比較數據挖掘方法
- 基於實例的學習
- 知識表示和集群
- 傳統和現代數據挖掘技術
17. 用於數據分析的Python
評估機器學習中使用的數據的能力是數據科學家必須具備的最重要的技能。 在開發產生準確預測的 ML 模型之前,您的大部分工作將包括處理、處理、清理和評估數據。
您需要熟悉 Pandas、NumPy、Ipython 等編程語言才能執行數據分析。
如果你想從事數據科學或機器學習工作,你必須具備操作數據的能力。
在這種情況下,您絕對應該閱讀 Python for Data Analysis 一書。
書中涵蓋的主題
- 初級 Python庫
- 高級熊貓
- 數據分析示例
- 數據清理和準備
- 數學和統計方法
- 總結和計算描述性統計
18. 使用Python進行自然語言處理
機器學習系統的基礎是自然語言處理。
《Natural Language Processing with Python》一書指導您如何利用 NLTK,這是一個廣受歡迎的 Python 模塊和工具集合,用於英語和 NLP 的符號和統計自然語言處理。
《Natural Language Processing with Python》一書提供了有效的 Python 例程,以簡潔、明顯的方式演示 NLP。
讀者可以訪問註釋良好的數據集,以處理非結構化數據、文本語言結構和其他以 NLP 為重點的元素。
書中涵蓋的主題
- 人類語言如何運作?
- 語言數據結構
- 自然語言工具包(NLTK)
- 解析和語義分析
- 流行的語言數據庫
- 整合來自 人工智能 和語言學
19. 編程集體智慧
Toby Segaran 的 Programming Collective Intelligence 被認為是開始理解機器學習的最偉大的書籍之一,它寫於 2007 年,比數據科學和機器學習成為目前領先的專業路徑還要早幾年。
這本書使用 Python 作為向讀者傳播其專業知識的方法。 Programming Collective Intelligence 更像是一本機器學習實施手冊,而不是機器學習的介紹。
這本書提供了有關開發有效的 ML 算法以從應用程序收集數據、從網站獲取數據的編程以及推斷收集的數據的信息。
每章都包括擴展所討論算法和增強其實用性的活動。
書中涵蓋的主題
- 貝葉斯過濾
- 支持向量機
- 搜索引擎算法
- 進行預測的方法
- 協同過濾技術
- 非負矩陣分解
- 進化智能以解決問題
- 檢測組或模式的方法
20. 深度學習(自適應計算和機器學習系列)
眾所周知,深度學習是一種改進的機器學習,使計算機能夠從過去的性能和大量數據中學習。
在使用機器學習技術時,您還需要熟悉深度學習原理。 這本書被譽為深度學習的聖經,在這種情況下會很有幫助。
三位深度學習專家在本書中涵蓋了高度複雜的主題,這些主題充滿了數學和深度生成模型。
該著作提供了數學和概念基礎,討論了線性代數、概率論、信息論、數值計算和機器學習方面的相關思想。
它檢查了自然語言處理、語音識別、計算機視覺、在線推薦系統、生物信息學和視頻遊戲等應用,並描述了行業從業者使用的深度學習技術,例如深度前饋網絡、正則化和優化算法、卷積網絡和實用方法.
書中涵蓋的主題
- 數值計算
- 深度學習研究
- 計算機視覺技術
- 深度前饋網絡
- 訓練深度模型的優化
- 實用方法論
- 深度學習研究
結論
該列表中總結了 20 種頂級機器學習書籍,您可以使用這些書籍朝著您喜歡的方向推進機器學習。
如果您閱讀各種此類教科書,您將能夠在機器學習專業知識和參考庫方面打下堅實的基礎,並且可以在該領域工作時經常使用這些參考庫。
即使您只讀一本書,您也會受到啟發,繼續學習、變得更好並產生影響。
當您準備好並有能力開發自己的機器學習算法時,請記住數據對於項目的成功至關重要。
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