世界十大机器学习书的简单介绍
本文目录一览：
1、机器学习方面最好的书和教程是哪一本?
2、PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？
3、十本计算机人工智能的好书
4、大学生零基础学习人工智能有什么推荐的教材？
5、机器学习应该看哪些书籍？
机器学习是人工智能的核心子领域；它使计算机无需显式编程就能进入自学习模式。当接触到新的数据时，这些计算机程序就能够自己学习、成长、改变和发展。我的建议是通过在线资源学习Ml，而不是书本。因为根据今天的技术e学习变得非常著名，你可能会学得很快。我也可以给你推荐最好的机器学习在线课程
完整的机器学习课程与Python，
机器学习A-Z?:在数据科学中实践Python和R，
选择第一道菜。通过本课程，您可以了解到：
你将从初学者到非常高水平，你的老师将建立每一个算法与你一步一步在屏幕上。
在课程结束时，你将训练机器学习算法来分类鲜花，预测房价，识别手写或数字，识别最有可能过早离开的员工，检测癌细胞和更多！
在课程中，您将学习如何：
正确设置Python开发环境，
获得完整的机器学习工具集，以解决大多数现实世界的问题。
了解各种回归，分类和其他ml算法的性能指标，如r平方，MSE，准确性，混淆矩阵，视力，召回，等等，以及何时使用它们。
可通过装袋、加料或堆垛等多种方式组合使用，
使用无监督机器学习(ML)算法，如层次聚类，k-means聚类等来理解你的数据。
使用jupiter (IPython) notebook、Spyder和各种IDE进行开发，
与Matplotlib和Seaborn进行可视化和有效的通信，
设计新功能来改进算法预测，
利用train/test、K-fold和分层K-fold交叉验证来选择正确的模型，并根据看不见的数据预测模型的表现。
将支持向量机用于手写识别和一般的分类问题，
使用决策树预测员工损耗，
将关联规则应用于零售购物数据集。
机器学习工程师的平均年薪为16.6万美元-成为这门课程的理想候选人!
用强大的机器学习模型解决您的业务、工作或个人生活中的任何问题。
训练机器学习算法来预测房价，识别笔迹，检测癌细胞等等。
相关的资源。
数据科学，深度学习，和机器学习与Python。
愿一切都好！
因为每读一遍都有新体会。最核心的思想是贝叶斯方法，最基本的模型是线性模型，最基本的假设是独立性。贝叶斯公式本身很简洁，但是以先验概率、后验概率理解，以及对参数即隐变量理解使得这个公式无比powerful。多读几遍以后你就会渐渐忘记模型，而只记住其对应的graphic model，推导变得很自然。理解了这些模型的假设以后再来看PRML，真的比我读到的其他的一些书写得好很多：门槛合理（从基本三论讲起，不会出现半天看两页的情况），自包含（所有利用的记号、定理、结论都在书中正文或者附录有详细解释，我并非数学系所以不太喜欢很多书籍里对于一些惯用记号【如示性函数】不加以解释就开始推导），推导步骤详略得当，idea解释很到位，章节安排前后衔接自然。这本书既可以当教材，也可以当工具书。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。下面我带大家一起看看2017年计算机人工智能的热门好书有哪些：
1、《Arduino机器人制作指南》 Gordon McComb 科学出版社
《Arduino机器人制作指南》是一本机器人科技入门的“大百科全书”，不仅系统地讲解基于Arduino的机器人编程技术，还详细介绍机器人科技必涉的传感器技术、运动控制技术、人工智能技术等。
2、《PVCBOT超简单机器人设计与制作》 梁玮 人民邮电出版社
PVCBOT是难得的团队，几年来非常专心执着的开发基础在PVC的机器人教材，给很多爱好者和小朋友带来欢乐和新知识。这本新书持续的这个精神，带来更进阶的愉快和知识!——国内第一个创客空间——新车间创始人 李大维
3、《机器人技术入门》 魏巍 化学工业出版社
《机器人技术入门》一书图文并茂，是一本实用性比较强的入门级图书。主要具有以下特点：简化基础理论知识，注重图书的实用性和先进性。介绍了机器人技术的基本原理，以及机器人发展历史、应用分类、技术特点、模型及控制等内容。
4、《群体智能与多Agent系统交叉结合》 唐贤伦 科学出版社
《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》可以为信息科学、自动化技术等领域从事智能优化、计算智能、多Agent系统、多机器人协作研究的.相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业的本科生、硕士生、博士生、教师教材。
5、《ROS机器人程序设计》 马丁内斯 机械工业出版社
国内首本引进ROS机器人程序设计的译著，让你全面了解 ROS系统的各种工具。提供了各种实际的示例代码供读者学习和理解ROS的软件框架。本书可以帮助读者从对ROS一无所知到能够通过ROS系统完成小型机器人系统的开发和编程工作。
6、《机器人学及其智能控制》 郭彤颖，安冬 人民邮电出版社
《机器人学及其智能控制》系统地介绍了机器人的基本组成、工作原理和应用实例，内容涉及机器人技术的发展简史、工业机器人的运动学和动力学、机器人控制技术、用于机器人的各种传感器、机器人轨迹规划、移动机器人的定位与导航，以及机器人在工业领域和服务领域的应用。
7、《Fluent14.5流场分析从入门到精通》 胡仁喜 机械工业出版社
《Fluent14.5流场分析从入门到精通》全面介绍了FLUENT 14.5流场分析的各种功能和基本操作方法。全书共分为12章，分别介绍了流体力学基础、GAMBIT基础知识、FLUENT基础知识、Tecplot软件、二维流动和传热的数值模拟、三维流动和传热的数值模拟、湍流模型模拟、多相流模型模拟、滑移网格模型模拟、动网格模型模拟、组分传输与气体燃烧的模拟和UDF使用等知识。
8、《机器视觉》 伯特霍尔德·霍恩 中国青年出版社
《机器视觉》：这本书是计算机视觉的“圣经”!如果任何人想要学习计算机视觉的基本内容，一定要以这本书作为起始点。千万不要错过!尤其是，这本经典著作对于书中概念的杰出的介绍方法。我强烈地将这本不可或缺的书推荐给所有学习计算机视觉的人。
9、《机器人创新设计》 景维华，曹双 清华大学出版社
景维华、曹双编著的《机器人创新设计——基于慧鱼创意组合模型的机器人制作》以慧鱼模型为基础，希望帮助青少年爱好者踏入机器人创新制作的大门，培养青少年对科学与工程学科的兴趣，发掘青少年的创新潜能。
10、《机器学习系统设计》 里彻特 人民邮电出版社
《机器学习系统设计》是实用的Python机器学习教程，结合大量案例，介绍了机器学习的各方面知识。《机器学习系统设计》不仅告诉你“怎么做”，还会分析“为什么”，力求帮助读者掌握多种多样的机器学习Python库，学习构建基于Python的机器学习系统，并亲身实践和体验机器学习系统的功能。
一入IT深似海
1、《Python编程：从入门到实践》（作者：Eric Matthes）：Python是人工智能领域最常用的编程语言之一，这本书可以帮助您快速入门Python编程，并了解如何将其应用于人工智能领域。
2、《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）：这本书介绍了一些流行的机器学习算法，并提供了实用的代码示例，可以帮助您快速上手机器学习。
3、《深度学习入门》（作者：斋藤康毅）：深度学习是当前人工智能领域最热门的方向之一，这本书可以帮助您了解深度学习的基本概念和常用算法，并提供了实用的代码示例。
4、《统计学习方法》（作者：李航）：这本书是机器学习领域的经典教材之一，介绍了机器学习的基本理论和方法，并提供了实用的代码实现。
1、人工智能编程范例
如果您想接触最新的人工智能技术，那么PeterNorvig写的人工智能编程范例将非常适合。
这被广泛认为是有史以来最好的编程书籍之一。实际的写作风格很容易遵循。它会引导你在学习的过程中自我发现。而且例子也帮助你用最清晰的方式写出高质量的LISP程序。
请注意，在打开这本书之前，作者默认你应该有编程经验。这并不是说你要成为一个编程方面的专家，但如果你从来没有写代码(或者写的不太好)，那么你可能在学习的过程中遇到很多困难。
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。
2、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。
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。尽管书中的例子是用python语言写的，但是其实你并不需要了解python的语法。
在本书中，你将了解到机器学习的历史以及机器学习与人工智能的不同。作者为我们详尽地讲解了每一个知识点。
在读本书之前，你只需要一些数学和逻辑方面的基本知识，而并不需要编程的经验。如果你在读这本书前从没接触过算法，可能你会有点痛苦，不过仍然可以做一些互补的研究。
3、机器学习：用算法让数据说话
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 戴表是一种态度佩戴手表首先给人的感觉是这个人是个很有时间观念的，做事很讲究效率。一旦给人一种这样的感觉，那么在与人打交道时，就会让人感到靠谱和信任。成功的人需要抓住时机，分秒必争，而手表戴在手腕上与双眼的距离是最近的，曲腕看时间是最自然也是最优雅的姿势。而不戴手表的人，在商业谈判的时候动辄就拿起手机看时间，这是对客户不尊重的表现。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。Peter阐述了自定义垃圾邮件过滤器如何工作，并且解释了为何这种方法现在这么火。
从ROC分析开始，后面的章节中会比之前深一些。
在每个知识点处，这本书都配有图形、图表的说明。机器学习是一个很宽的领域，而Peter通过例子的方式，分解了其中主要的部分。
如果你对大数据和机器学习感兴趣，那么我极力推荐这本书，但是这有一个前提，那就是你有一定的背景知识。
4、Python机器学习
在我之前提到的书中，几乎没有限定语言的。而这本SebastianRaschka的450多页的书将打破这一记录。
对于想学习机器学习的python开发人员来说，这本是最好的导论。
很多人选择python作为工具是因为python语法简单，功能强大，而且像scikit-learn这样的机器学习类库众多。
这本书详细地讲解了scikit-learn，并引导我们应用它来做数据分析。这本书的作者推崇在编写算法的同时进行可视化。因此，你不仅能学到如何编写算法，还能学会对数据进行可视化。
总的来说，这本书偏重技术，但是也不是专门为python专家写的。如果你对python语言很熟悉，最好还了解scikit-learn，那么这本书一定很适合你。
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一块比例匀称的手表，表带宽度通常是表壳直径的一半左右。如果您戴一个40毫米手表，宽度应该是大约20mm的宽度。根据您的风格偏好，你可能想戴一块宽频带的手表。我的偏好是较小的带宽，然而，我有较细的手腕。如果您手腕较粗，你可可倾向于更宽的表带。
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