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本文分享 10 本机器学习相关的电子书,涵盖从基础到进阶不同的开发阶段。
机器学习在处理数据问题方面具有显著优势,随着技术的发展,也涌现了一批又一批的开发工具、先进算法,使得机器学习、深度学习更加简化。
今天,我们将在这篇文章中分享 10 本机器学习相关的电子书,涵盖从基础到进阶不同的开发阶段。部分书目已发售中文版,附京东图书链接。
—— 用 Python、scikit-learn 以及 TF 2 进行机器学习以及深度学习
[美] Sebastian Raschka
& Vahid Mirjalili
内容简介:过去十年间最畅销的机器学习书籍之一,对于从事 AI 及 ML 的读者来说,本书可以从数据侧从 0 到 1 展示,如何更好地使用 scikit-learn、TensorFlow 等机器学习和深度学习库,因此算得上是一本非常好的补充学习书籍。https://item.jd.com/55532264604.html
[美] Gareth James & Daniela Witten & Trevor Hastie & Robert Tibshirani
内容简介:本书是一本统计学习方法的概要书,提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具,解释了如何更直观简单地应用统计学方法和机器学习。https://item.jd.com/11699746.html内容简介:本书适用于对机器学习和深度学习有一定基础、有进阶需求的读者,集中介绍了如何应对 ML 和 DL 过程中遇到的挑战,而非单纯地解释算法。内容简介:本书着重介绍如何构建机器学习项目、实现机器学习算法。读过之后,你将学习如何优先识别并处理项目中的关键环节、检测 ML 系统中的错误,并执行其它重要操作。https://deeplearning-ai.github.io/machine-learning-yearning-cn/内容简介:本书深入挖掘了众多算法及其实用性,基础理论部分强调了学习机器学习算法的前世今生是多么重要,高阶理论部分则包含了一些初学者渴望了解的观点,适合于充分了解 ML 算法后,回过头来重读。https://item.jd.com/11992568.html—— 用 Python 中的前沿机器学习技术,应对挑战性数据科学问题内容简介:本书专为 Python 开发者、数据科学工程师量身打造,书中介绍了数据科学领域的最新趋势。如果你曾考虑过构建自己的图像或文本标签解决方案,或者参加 Kaggle 比赛, 那么本书非常适合阅读。内容简介:本书是机器学习从业者的必读书目,即使线性代数和微积分掌握的不好,也可以依据书中提出的思路,利用 ML 快速处理繁杂数据。除了技术方法罗列以外,本书还包括大量的案例和习题。—— 基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow内容简介:Scikit-learn 和 Tensorflow 是机器学习和深度学习最常用的两个 Python 库,作者通过具体案例结合相关理论,帮助读者从 0 到 1 构建对智能系统理念及工具的理解。本书每一章都有对应习题,阅读门槛并不高,只需要有编程经验即可。https://item.jd.com/12732035.html
—— 用 PyTorch、Keras、TF 探索深度学习技术及神经网络结构内容简介:本书内容涵盖深度学习、深度神经网络相关知识,以及如何用高性能算法和主流 Python 框架训练模型。书中介绍的神经网络架构包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆等,除此之外读者还可以学习到如何解决 CV、NLP 等领域的问题。内容简介:本书适用于对机器学习和统计学有一定了解的开发者、数据分析师、数据科学家以及统计学家阅读。作者在书中介绍了如何利用各种各样的算法和技术,来处理复杂数据,及优化机器学习系统性能。此外阅读本书需要对 R 语言有一定的基础认知。以上就是本期推荐书目,好书不怕晚,快放下手机学习起来吧~
编辑:于腾凯
校对:林亦霖