新闻中心

机器学习应该看哪些书籍?

《模式识别与机器学习》（Christopher M. Bishop）：这本书详细介绍了模式识别和机器学习的基本理论和方法，适合有一定数学基础的读者。《自然语言处理综论》（Jurafsky & Martin）：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，这本书全面介绍了自然语言处理的基本概念和技术。

机器学习 首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。如果你之前真的没有接触过任何关于机器学习的知识，那么这本书大概可以作为你第一本入门书。

《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。

首先，从科普性质的《数学之美》开启，它如同启蒙读物，点燃对机器学习的兴趣火花。接着，实战类的《机器学习实战》和《推荐系统实践》等书籍，让你在实践中探索，边学边用，建立起基础模型的运用能力。

机器学习的学习应该看哪些书籍 1：个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。2：具体可以结合andrew ng的机器学习视频看---可以去网易公开课找到，斯坦福大学机器学习 3：尝试实现一些最基础的算法。

傻瓜机器学习 以前，我一直是讨厌推荐“For dummies”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。即使是零基础，傻瓜机器学习这本书也能让读者快速体验到机器学习的魅力。

有哪些机器学习,图像识别方面的入门书籍

《learning opencv》，有中文版。用这个入门最快。《机器学习实战》，简单，容易，清晰。《统计学习方法》，如果想学点理论，将整本书推导一下。入门这三本就够了。其他的书都太累太难。PRML和CV广大无比，深不可测，且常常很无用。

《认知机器人》、，《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。主要讲解统计模式识别和结构模式识别，以及许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。

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。

请问有没有纯小白入门机器学习的书籍?

机器学习 首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。如果你之前真的没有接触过任何关于机器学习的知识，那么这本书大概可以作为你第一本入门书。

引用1 楼 OrthocenterChocolate 的回复：以我平时接触到的机器学习算法来说，与其相关的的数学知识有：求导，求梯度，拉格朗日乘子法，拉格朗日对偶，牛顿迭代法等，数学知识是基础，很多机器学习算法是建立在数学的基础上，是数值计算的比较多，和离散数学关系不是特别大，如果你要做图算法，那离散数学就很重要了。

本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。

决策树算法在工业应用中虽不常见，但其在当前主流竞赛中的重要性不容忽视，尤其是作为GBDT、XGBOOST和LGBM等强大算法的基础组件。因此，理解决策树原理及其实用方法成为学习这些算法的关键。本文将详细探讨决策树的使用方法，从模型调用到参数调整，确保小白也能轻松上手。

机器学习学习路径都需要看那些书

个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以，属于基本的机器学习入门书籍。2：具体可以结合andrew ng的机器学习视频看---可以去网易公开课找到，斯坦福大学机器学习 3：尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器，我当年实现第一个机器学习算法，现在想想还是很激动的。

在准备阶段之后，学习者将开始使用Scikit-Learn，这是机器学习领域内最完整、成熟且使用广泛的库之一。通过Scikit-Learn，学习者可以实践包括线性回归、分类、支持向量机、决策树、集成学习、随机森林、无监督学习等在内的各种机器学习技术。接下来，学习者将进入TensorFlow的世界，探索深度学习的基本概念和实践。

首先，Python和数学是基础，推荐使用Anaconda和Jupyter Notebook，理解数学在AI中的至关重要性，而非死记硬背公式。深入学习将涉及高等数学、线性代数和概率论等知识点，通过Numpy、Pandas等工具进行数据分析和建模。机器学习的入门关键在于理解算法背后的原理，而不是钻牛角尖。

机器学习理论类：统计学习方法；机器学习（西瓜书；深度学习 机器学习实战类：python机器学习及实战；集体智慧编程；深度学习轻松学；tensorflow实战 推荐的阅读顺序是，首先读科普类，积累兴趣，对领域有个大概的了解。

【附PDF】学人工智能必看的10本经典书籍!!

1、《机器学习》（周志华著）：这部入门级经典之作，覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》（李航著）：深入讲解常用统计学习方法，如感知器和决策树等。 《深度学习》（花书） （Ian Goodfellow等著）：深度解析深度学习理论和实践，如深度神经网络和卷积神经网络。

2、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。

3、《线性代数及其应用》（David C. Lay）：线性代数是人工智能领域的基础数学工具，这本书讲解清晰，适合初学者。《概率论与数理统计》（陈希孺）：概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，对于理解机器学习算法的原理至关重要。

大学自学人工智能需要看哪些书籍?

1、《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。

2、《线性代数及其应用》（David C. Lay）：线性代数是人工智能领域的基础数学工具，这本书讲解清晰，适合初学者。《概率论与数理统计》（陈希孺）：概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，对于理解机器学习算法的原理至关重要。

3、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。

4、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。

5、想要关于人工智能的书籍，是想要自学人工智能吗？如果是自学的话，那需要学的是相关专业，那你自学才可以的，如果你学的不是相关专业的话，不建议你自学，还是比较建议找一些机构学习的，因为他们更专业，不但可以让你更快速掌握相关的知识，并且培训的知识都以职场需要用为主，所以还是建议去机构学习。

6、需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。