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想系统学习机器学习,有什么书值得推荐

1、《机器学习导论》如果你刚踏入机器学习的世界，我强烈推荐你阅读《机器学习导论》。这本书的讲解深入浅出，非常适合初学者。同时，你也可以参考Ethem Alpaydin的《机器学习导论》第二版。Andrew Ng的课程Andrew Ng大神在斯坦福的课程也是必看的经典之作。

2、这本书长达900多页，但它仍然是无可争议学习人工智能这一与机器学习非常相关的主题的最好的资源。傻瓜机器学习 以前，我一直是讨厌推荐“Fordummies”系列的书籍，因为它们都太过简单直白。但是，由于这本书的作者都是经验丰富的数据科学家，我决定破一次例。

3、《人工智能基础教程》，作者：朱福喜。《奇点临近》，作者：雷·库兹韦尔。《机器学习导论》，作者：张志华。《神经网络与机器学习》，作者：申富饶。《人工智能导论》，作者： 刘峡壁。《人工智能智能系统指南》，作者：耐格纳威斯基。《人工智能基础》，作者：高济。

4、刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显。

5、《Machine Learning》阐述了机器学习的核心算法和理论，融合了统计学、人工智能、哲学等多学科的研究成果，帮助读者理解问题背景、算法及其中的假设。作者强调，尽管对相关知识背景的要求不高，但书中会适时引入基础知识，如统计学和人工智能，重点是与机器学习密切相关的概念。

机器学习的学习应该看哪些书籍

1、PeterFlach写的这本机器学习包含了很多机器学习的实际案例。我认为这本书是为中高级开发人员而写。他们可以用这本书巩固机器学习方面的基础知识，因为这本书比其它书更详细。用这本书，你将利用机器学习方法来生成，分析和预测统计模型。

2、刚入门建议看机器学习导论，那本书很多知识讲的很浅显。

3、《Machine Learning》阐述了机器学习的核心算法和理论，融合了统计学、人工智能、哲学等多学科的研究成果，帮助读者理解问题背景、算法及其中的假设。作者强调，尽管对相关知识背景的要求不高，但书中会适时引入基础知识，如统计学和人工智能，重点是与机器学习密切相关的概念。

4、对于想入门了解机器学习的，注意这里是机器学习，不是数据挖掘、数据分析哟，那么Mitchell的机器学习是经典的入门之作。当然，因为年代久远，很多新的模型都没有涉及到，但不影响他的经典性——入门级。

5、《统计学习方法》作者：李航 对于中文读者来说，这本书是学习机器学习和统计方法的好选择。它系统地介绍了统计学习的主要方法，包括监督学习和无监督学习的算法，以及模型评估和选择的方法。

大学生学习人工智能有什么好的书籍推荐?

《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence： A Modern Approach）作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig 这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材，适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术，包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。

无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中受益匪浅。另一本值得推荐的书籍是《人工智能：一种现代的方法》，该书由斯坦福大学教授Stuart Russell和Peter Norvig合著，是人工智能领域的经典之作。

看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。机器学习精讲 机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

《人工不智能》这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。

maximzhao 同学推荐了一本机器学习： 加一本书：Bishop， 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 没有影印的，但是网上能下到。经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。