AI工程師必讀的10本ML讀物（附PDF下載）
作者：PRANAVDAR
翻譯：李海明
本文共1728字，建議閱讀4分鐘。
本文為大家帶來3個方向共10本的機器學習讀物，附帶免費的書籍資源哦~
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介紹
你嗜書如命卻囊中羞澀？很多機器學習與資料科學書籍的價格都令人退避三舍。其實這也無可厚非，畢竟是作者嘔心瀝血、臥薪嚐膽換來的碩果。
然而，這些作者中也不乏善良仁愛之士，將其作品無償分享給他人。這對於那些有志成為資料科學家和AI工程師的人，似如獲至寶。
以下附上機器學習方向的電子書10本，均可免費獲取。書單方面，我們先引入統計學基礎類書籍，隨後是機器學習原理類，最後介紹機器學習進階類。
統計類
統計思維——程式設計師必備的概率與統計知識
Think Stats –Probability and Statistics for Programmers
作者：Allan B. Downey
《統計思維》是一本關於概率與統計知識的入門書，它主要針對Python程式設計的初學者。本書基於Python庫中的概率分佈（質量函式和累積分佈函式）所著。為了便於初學者學習，此書的程式設計練習大都簡短易懂。此外，該書還使用了美國衛生研究院的資料作為案例進行研究。
《統計思維》的亮點之一就是涵蓋了貝葉斯統計學的基礎知識，對於任何有著雄心壯志的資料科學家來說，這無疑是非常重要的一類學科知識。
貝葉斯推理與機器學習
Bayesian Reasoning and Machine Learning
作者： David Barber
《貝葉斯推理與機器學習》是一本關於貝葉斯統計的典範之作。該書引入貝葉斯統計方法來解決機器學習問題。對於任何希望投身機器學習領域的學習者來說，此書都值得一讀。
機器學習與統計學基礎類
統計學習方法概論
An Introduction to Statistical Learning
作者: Gareth James, Daniela Witten, TrevorHastie and Robert Tibshirani
《統計學方法概論》是本書單最受歡迎的入門讀物之一。它從機器學習的角度對資料科學進行了介紹。本書介紹了關於如何使用統計計算與機器學習的方法，為剛剛進入機器學習領域的初學者提供了明確清晰的指導。此外，本書還囊括了諸多應用例項與演算法解析。對於那些青睞R程式設計的學習者，本書也有例項介紹。如果你不是程式設計師，可千萬別被這本書嚇倒。無論如何，這本書堪比無價之寶。
有償中文版 http://download.csdn.net/download/majinlei121/9658748
機器學習入門
Understanding Machine Learning
作者： Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David
《機器學習入門》系統介紹了機器學習的知識體系，並重點介紹了機器學習的基本理論與數學推導。這些數學推導可將理論轉化為應用演算法。除此之外，《機器學習入門》還羅列了一個機器學習演算法表。包括（且不限於）隨機梯度下降、神經網路以及結構輸出學習等知識。
程式設計師資料探勘導論
AProgrammer’s Guide to Data Mining
作者: RonZacharski
我個人青睞這本書中介紹推薦系統的幾個章節。它以有趣、具象且娛樂的角度來看待社交過濾和基於專案的過濾方法以及如何應用機器學習得以實現目標。本書還介紹了樸素貝葉斯和聚類分析的內容。書中還有一章介紹了非結構文字及其處理方法，是為那些打算學習自然語言處理的學習者而準備的。
本書還提供了基於Python的例題便於學習者進行練習。
海量資料集挖掘
Miningof Massive Datasets
作者：Anand Rajaraman and Jeffrey David Ullman
隨著大資料時代的到來，通過挖掘資料來獲取可操作的見解已成為備受追捧的技能。本書重點介紹了曾用於解決資料探勘中關鍵問題的一些演算法，該演算法甚至可用於處理龐大的資料集。
機器學習進階
神經網路簡介
A Brief Introduction to Neural Networks
作者：David Kriesel
如果你對神經網路興致濃厚，那麼這本書就是為你而寫的。《神經網路簡介》首先講述了神經網路歷史，隨後又深入探討並研究了不同型別的神經網路數學模型與解釋。此書的讀者需要具備一定的線性代數與微積分的基礎知識。
深度學習
DeepLearning
作者: IanGoodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville
本書是一本由一眾深度學習領域的大咖撰寫的最全面的深度學習讀本。書中具體闡述了諸如蒙特卡羅方法，遞迴與遞迴網路，自動編碼器和深度生成模型等概念。
（有中文版（draft））
用Python處理自然語言
Natural Language Processing with Python
作者: StevenBird, Ewan Klein, and Edward Loper
對自然語言處理有濃厚興趣的讀者應該讀讀這本書。本書內容清晰明瞭，擁有極為漂亮的Python程式碼段落。本書還為讀者提供了註釋清楚易懂的資料集，用以分析並理解非結構化資料，文字中的語言結構以及其他自然語言處理問題。
（本書有中文版PDF）
機器學習憧憬
MachineLearning Yearning
作者: AndrewNg
任何機器學習的書單中少了Andrew Ng的著作都是不完整的。本書將幫助讀者快速構建AI系統。通過這本書讀者將很快學會如何做出組織機器學習專案所需的各種決策。
本書仍然在定期更新，讀者可以在每個章節釋出後在網站上註冊以獲取更新。
我們希望這個書單可以幫到你，如果你還讀過或者打算閱讀一些其他與機器學習有關的免費書籍，歡迎留言給我們。
（部分翻譯內容 http://blog.csdn.net/nnnnnnnnnnnny/article/details/53524858）
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譯者簡介
李海明 中國科學院大學在讀研究生，鐵人三項業餘運動員，熱愛音樂、藝術、生活。喜歡結交各路神仙～一起坐馳神遊，一起南轅北轍
翻譯組招募資訊
工作內容：需要一顆細緻的心，將選取好的外文文章翻譯成流暢的中文。如果你是資料科學/統計學/計算機類的留學生，或在海外從事相關工作，或對自己外語水平有信心的朋友歡迎加入翻譯小組。
你能得到：定期的翻譯培訓提高志願者的翻譯水平，提高對於資料科學前沿的認知，海外的朋友可以和國內技術應用發展保持聯絡，THU資料派產學研的背景為志願者帶來好的發展機遇。
其他福利：來自於名企的資料科學工作者，北大清華以及海外等名校學生他們都將成為你在翻譯小組的夥伴。
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