2024年必读的20本机器学习书籍

2024-01-19 08:01

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哪些书对交易员影响大？大家还记得交易门编辑部为大家推荐过的《交易员独家书单》吗？（点击阅读书单）2024 年又到了，小编打算再度放下手机，和大伙儿一起加入阅读的队伍！闲话少说，先上书单吧！

上周，小编在交易门读者群听到大伙儿在热烈地探讨机器学习的书籍。机器学习的确是一个生机勃勃、正在快速发展的领域，在读者朋友们的鼓励下，编辑部精心挑选了一份机器学习必读书单，其中既有适合初学者的，也有适合专业人士的进阶书籍。如果你准备好，就开启这份书单吧！

P.S. 其中部分书籍已经有中文版出版，小编附上了京东链接。需要的话，大伙儿可以自行购买。

如果有你喜欢的机器学习的书籍不在名单上，也欢迎在评论区进行补充！

1. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

Aurélien Géron

本书被大众认为是机器学习从业者的基石，通过使用流行框架如Scikit-Learn、Keras和TensorFlow，深入地剖析概念以实操。作者通过实例和项目，巧妙地引导读者深入了解机器学习领域。

京东：https://3.cn/1U-evKFz（可以复制粘贴打开）

2. Machine Learning Yearning

Andrew Ng

本书由著名计算机科学家吴恩达（Andrew Ng）撰写，专注于机器学习项目中经常被忽略的方面，包括战略、团队管理和系统设计。它作为一本全面指南，帮助你在机器学习项目的整个生命周期中做出关键决策。

3. Interpretable Machine Learning

Christoph Molnar

了解机器学习模型是如何做出决策的，在它们的实际应用至关重要。作者在书中深入探讨和诠释机器学习模型的方法和技术，本书是关注模型透明度和可说明性的从业者的必读之作。

京东：https://3.cn/1UexrU-V（可以复制粘贴打开）

4. Pattern Recognition and Machine Learnin

Christopher M. Bishop

对于那些希望在模式识别和机器学习方面打下坚实基础的读者来说，Bishop的这本书堪称经典。该书从数学角度阐述了基本概念，适合那些希望深化机器学习理论理解的人阅读。

5. Deep Learning

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

随着深入学习不断塑造机器学习领域，这本被称为 "深度学习圣经 "的书，全面探讨了深度学习的概念。从基本原理到高级架构，本书既适合初学者，也适合经验丰富的从业者。

京东：https://3.cn/1UeAwM-n（可以复制粘贴打开）

6. The Hundred-Page Machine Learning Book

Andriy Burkov

Burkov的这本书以简明而详实的形式介绍了机器学习的基本知识。对于那些希望快速而全面地了解机器学习的人来说，这是一本非常好的资料，初学者和专业人士都可以阅读。

京东：https://3.cn/1UeDP-K4（可以复制粘贴打开）

7. Machine Learning Engineering

Andriy Burkov

Burkov的又一力作，深入探讨了部署和维护机器学习系统的实际问题。它涵盖了模型部署、监控和扩展等主题，为机器学习项目的实操方面提供了宝贵的见解。

京东：https://3.cn/1UeD-Hsv（可以复制粘贴打开）

8. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control

Stuart Russell

随着人工智能和机器学习日益成为社会不可或缺的一部分，关于伦理道德的考量也日益突出。Russell在书中探讨了将人工智能系统与人类价值观保持一致所面临的挑战，为机器学习的社会影响提供了一个发人深省的视角。

京东:https://3.cn/1UeG-8yS（可以复制粘贴打开）

9. Building Machine Learning Powered Applications

Emmanuel Ameisen

对于那些有兴趣将机器学习应用于现实的人来说，本书就是实用指南。它涵盖了构建机器学习应用的端到端的过程，从问题界定到配置，重点关注实践考虑。

京东：https://3.cn/1UeH-DEi（可以复制粘贴打开）

10. Reinforcement Learning: An Introduction

Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

强化学习是机器学习中的关键领域，而这本书则是对这一领域的全面介绍。本书涵盖了强化学习的基本原理，是对这个不断发展的领域感兴趣的人来说，是一本非常有用的资料。

京东：https://3.cn/1-UeJGNh（可以复制粘贴打开）

11. Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction

Oliver Theobald

如果你对机器学习感兴趣，但是零经验，那么这本书非常适合你，因为它没有事先假定你有相关知识、编码技能或数学基础。

通过本书，你将学习到机器学习的基本概念和定义、机器学习模型的类型（监督、无监督、深度学习）、数据分析和预处理，以及如何使用流行的机器学习库（如 scikit-learn、NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 和 TensorFlow）来实现这些概念。

12. Machine Learning for Dummies

John Paul Mueller, Luca Massaron

本书旨在让读者轻松熟悉机器学习的基本概念和理论，还着重于机器学习的实际应用。它将教给你模型背后的数学原理和算法，帮助你构建实用的机器学习模型。你还将了解AI和机器学习的历史，并使用 Python、R 和 TensorFlow 来构建和测试你自己的模型。此外，你能使用最新的数据集，通过示例积累经验最。

13. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Andreas C. Müller, Sarah Guido

本书是初学者学习如何建立机器学习解决方案的实用指南，因为它侧重于使用 Python 和 scikit-learn 机器学习算法的实践层面。

作者并不着重于算法背后的数学，而是关注它们的应用和基本概念。本书还涵盖了流行的机器学习算法、数据表示等内容，是任何希望提高机器学习和数据科学能力的人的绝佳资料。

14. Understanding Machine Learning

Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David

本书通过深入研究机器学习的基础理论、算法范式和数学推导，对机器学习进行了系统的介绍。它以清晰易懂的方式覆盖了一系列机器学习主题，适合计算机科学专业学生，以及工程、数学和统计等其他领域的读者。

京东：https://3.cn/1Uf8C-Fv（可以复制粘贴打开）

15. AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence

Laurence Moroney

这本书面向那些想要学习人工智能和机器学习概念（如监督和无监督学习、深度学习、神经网络）以及使用 Python 和 TensorFlow 实际实现机器学习技术的程序员。本书还涵盖了AI和机器学习的理论和实践，以及该领域的最新趋势。总之，对于想要在自己的项目中实现机器学习的程序员来说，这是一本全面的好书。