选自Machine Learning Mastery
来自 Swinburne 科技大学的 Jason Brownlee 博士为我们带来了最新一期的机器学习书目，内容覆盖科普、各级教材以及不同编程语言的机器学习应用。
学习是一种理性的投资，每当花费十几个小时读完一本书，你就能领略到前人数年积累的经验。
在阅读了市面上大多数机器学习书籍后，作者列出了最新机器学习领域推荐图书，并使用了使用不同分类方式进行了整理：
按类型：教科书，热门学科等；
按主题：Python，深度学习等；
按出版商：Packt，O'Reilly 等；
……
如何使用
1. 找到你最感兴趣的分类方式，找到需要的主题；
2. 在你选择的主题中挑选；
3. 购买图书；
4. 从头到尾阅读；
5. 继续找下一本。
拥有一本书和了解它的内容是完全不同的两种概念——你必须真正阅读它们。
请先问问自己：你有没有读完过一本机器学习的书？
机器学习图书——按类型分
最流行机器学习科普图书
以下图书适用于大多数读者。它们点到了机器学习和数据科学的精华之处，却没有使用枯燥的理论或应用细节。这份书单也包括了一些流行的「统计思想」科普书籍。
The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World
地址：http://www.amazon.com/dp/0465065708?tag=inspiredalgor-20
Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die
地址：http://www.amazon.com/dp/1119145678?tag=inspiredalgor-20
The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail–but Some Don't
地址：http://www.amazon.com/dp/0143125087?tag=inspiredalgor-20
Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data
地址：http://www.amazon.com/dp/039334777X?tag=inspiredalgor-20
The Drunkard's Walk: How Randomness Rules Our Lives
地址：http://www.amazon.com/dp/0307275175?tag=inspiredalgor-20
其中最值得推荐的一本是：《The Signal and the Noise》。
适用于机器学习初学者的书籍
以下列出最适用于初学者的书籍。希望入门的读者同时也需要参考科普图书（上一条）以及行业应用图书（下一条）。
Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking
地址：http://www.amazon.com/dp/1449361323?tag=inspiredalgor-20
Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight
地址：http://www.amazon.com/dp/111866146X?tag=inspiredalgor-20
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
地址：http://www.amazon.com/dp/0128042915?tag=inspiredalgor-20
Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline
地址：http://www.amazon.com/dp/1449358659?tag=inspiredalgor-20
在这其中最重要的一本是：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。
机器学习入门书籍——高级
以下是适用于希望入门机器学习的本科学生和开发者的书籍，内容包含了机器学习的很多话题，注重如何解决问题，而不是介绍理论。
Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started
地址：http://www.amazon.com/dp/B007A0BNP4?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning in Action
地址：http://www.amazon.com/dp/1617290181?tag=inspiredalgor-20
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications
地址：http://www.amazon.com/dp/0596529325?tag=inspiredalgor-20
An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
地址：http://www.amazon.com/dp/1461471370?tag=inspiredalgor-20
Applied Predictive Modeling
地址：http://www.amazon.com/dp/1461468485?tag=inspiredalgor-20
其中最值得推荐的一本是：《An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R》
机器学习教材
以下列出了机器学习领域目前最流行的教科书。它们会在研究生课程中出现，包含方法与理论的解读。
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
地址：http://www.amazon.com/dp/0387848576?tag=inspiredalgor-20
Pattern Recognition and Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/0387310738?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning: A Probabilistic Perspective
地址：http://www.amazon.com/dp/0262018020?tag=inspiredalgor-20
Learning From Data
地址：http://www.amazon.com/dp/B00YDJC98K?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/0070428077?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
地址：http://www.amazon.com/dp/1107422221?tag=inspiredalgor-20
Foundations of Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/026201825X?tag=inspiredalgor-20
其中的重点是：《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》
机器学习图书——按主题分
有关 R 语言在机器学习中如何应用的图书。
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
地址：http://www.amazon.com/dp/0387848576?tag=inspiredalgor-20
Pattern Recognition and Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/0387310738?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning: A Probabilistic Perspective
地址：http://www.amazon.com/dp/0262018020?tag=inspiredalgor-20
Learning From Data
地址：http://www.amazon.com/dp/B00YDJC98K?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/0070428077?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
地址：http://www.amazon.com/dp/1107422221?tag=inspiredalgor-20
Foundations of Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/026201825X?tag=inspiredalgor-20
这方面的首选图书是：《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》。
Python 机器学习
以下列出 Python 机器学习热门书籍
Python Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/1783555130?tag=inspiredalgor-20
Data Science from Scratch: First Principles with Python
地址：http://www.amazon.com/dp/149190142X?tag=inspiredalgor-20
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems
地址：http://www.amazon.com/dp/1491962291?tag=inspiredalgor-20
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
地址：http://www.amazon.com/dp/1449369413?tag=inspiredalgor-20
Vital Introduction to Machine Learning with Python: Best Practices to Improve and Optimize Machine Learning Systems and Algorithms
地址：http://www.amazon.com/dp/B01N4FUDSE?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis
地址：http://www.amazon.com/dp/1118961749?tag=inspiredalgor-20
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
地址：http://www.amazon.com/dp/1491912057?tag=inspiredalgor-20
Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools 地址：http://www.amazon.com/dp/1633430030?tag=inspiredalgor-20
Real-World Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/1617291927?tag=inspiredalgor-20
最值得注意的当然是《Python 机器学习》了。
深度学习
注意：深度学习的图书目前还比较稀缺，以下这份列表只能保证数量，而不是质量。
Deep Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/0262035618?tag=inspiredalgor-20
Deep Learning: A Practitioner's Approach
地址：http://www.amazon.com/dp/1491914254?tag=inspiredalgor-20
Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms
地址：http://www.amazon.com/dp/1491925612?tag=inspiredalgor-20
Learning TensorFlow: A guide to building deep learning systems
地址：http://www.amazon.com/dp/1491978511?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning with TensorFlow
地址：http://www.amazon.com/dp/1617293873?tag=inspiredalgor-20
TensorFlow Machine Learning Cookbook
地址：http://www.amazon.com/dp/1786462168?tag=inspiredalgor-20
Getting Started with TensorFlow
地址：http://www.amazon.com/dp/1786468573?tag=inspiredalgor-20
TensorFlow for Machine Intelligence: A Hands-On Introduction to Learning Algorithms
地址：http://www.amazon.com/dp/1939902452?tag=inspiredalgor-20
其中最重要的一本书当然是：Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 所著的《Deep Learning》。
时序序列预测
目前时序序列预测在实际应用中主要是由 R 语言的平台所主导。
Time Series Analysis: Forecasting and Control
地址：http://www.amazon.com/dp/1118675029?tag=inspiredalgor-20
Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide
地址：http://www.amazon.com/dp/0997847913?tag=inspiredalgor-20
Introduction to Time Series and Forecasting
地址：http://www.amazon.com/dp/3319298526?tag=inspiredalgor-20
Forecasting：principles and practice
地址：http://www.amazon.com/dp/0987507109?tag=inspiredalgor-20
机器学习图书——按照出版商分类
目前活跃在机器学习领域的出版商主要有： O'Reilly, Manning 和 Packt。它们出版了数量可观的相关图书，但质量良莠不齐，从精心设计和编纂的到搜集科技博客内容整合到一起的都有。
O'Reilly 的机器学习书籍
O'Reilly 的「data」标签下有一百本书，其中大部分都是与机器学习相关的，以下是一些最畅销的书籍。
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications
地址：http://www.amazon.com/dp/0596529325?tag=inspiredalgor-20
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
地址：http://www.amazon.com/dp/1449369413?tag=inspiredalgor-20
Deep Learning: A Practitioner's Approach
地址：http://www.amazon.com/dp/1491914254?tag=inspiredalgor-20
Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms
地址：http://www.amazon.com/dp/1491925612?tag=inspiredalgor-20
Data Science from Scratch: First Principles with Python
地址：http://www.amazon.com/dp/149190142X?tag=inspiredalgor-20
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
地址：http://www.amazon.com/dp/1491912057?tag=inspiredalgor-20
Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications 这本书代表了机器学习火热的开始而且已经流行了很长一段时间。
相关链接
O'Reilly 的数据门户
地址：https://www.oreilly.com/topics/data
O'Reilly 的数据产品
地址：http://shop.oreilly.com/category/browse-subjects/data.do
机器学习初学者工具包：依据数据模式的自动化分析
地址：http://shop.oreilly.com/category/get/machine-learning-kit.do
曼宁机器学习书籍
曼宁的书总是很实用且质量很高，但他们没有类似 O'Reilly 和 Packt 列出的机器学习 100 本书籍的清单。
Machine Learning Action
地址：http://www.amazon.com/dp/1617290181?tag=inspiredalgor-20
Real-World Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/1617291927?tag=inspiredalgor-20
Introducing Data Science：Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools
地址：http://www.amazon.com/dp/1633430030?tag=inspiredalgor-20
Practical Data Science with R
地址：http://www.amazon.com/dp/1617291560?tag=inspiredalgor-20
相关链接
曼宁数据科学书籍
地址：https://www.manning.com/catalog#section-68
曼宁机器学习书籍
地址：https://www.manning.com/catalog#section-73
Packt 的机器学习书籍
似乎 Packt 上有所有的数据科学和机器学习的书籍。Packt 有一个大范围的书籍库，库里的书是机器学习方面比较深奥的书籍。同时也有一些当下很流行的机器学习主题的书如 R 语言和 Python。
下面是一些比较流行的书籍。
Machine Learning with R
地址 ：http://www.amazon.com/dp/1784393908?tag=inspiredalgor-20
Python Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/1783555130?tag=inspiredalgor-20
Practical Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/178439968X?tag=inspiredalgor-20
Machine Learning in Java
地址：http://www.amazon.com/dp/1784396583?tag=inspiredalgor-20
Mastering .NET Machine Learning
地址：http://www.amazon.com/dp/1785888404?tag=inspiredalgor-20
其他资源
以下资源是我用来完成本书目所参考的资料，同时也可能是对大家有用的机器学习的额外书单。
亚马逊机器学习最畅销书
链接：http://amzn.to/2iXxccZ
很棒的机器学习书籍
链接：https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md
我是怎样学习机器学习的？Quora 上的回答百科
链接：https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1
Reddit 的机器学习常见问题与回答
链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/wiki/index
以上就是目前最为完整的机器学习书目，你读过其中的哪几本？欢迎与大家分享自己的看法。
原文链接：http://machinelearningmastery.com/machine-learning-books/
©本文由机器之心编译，
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