行业每天都在进步，面对火热的人工智能领域，更多的阅读有利于我们扩展视野。以下为大家推荐8本人工智能领域相关的书籍。
本书单根据内容深度排序，从基础统计学到基础机器学习，再到内容更深入的专著，从具体的话题讨论，到整个行业的分析。希望通过阅读能够对大家的在此专业领域有所帮助。
1.《统计思维：程序员的概率与统计学》
ThinkStats: Probability and Statistics for Programmers
作者：Allen B. Downey
《统计思维》是针对Python程序员编写的概率和统计学专著。本书
强调利用简单的技术处理实际数据集(real
dataset)、回答一些有趣的问题。书中还介绍了对美国国立卫生研究院的案例分析。作者鼓励读者在实际数据集项目中通过实践来学习。
2. 《黑客的概率编程与贝叶斯方法》
Probabilistic Programming & BayesianMethods for Hackers
作者：Cam Davidson-Pilon
从计算理解第一、数学第二的角度介绍了贝叶斯方法和概率编程。
贝叶斯方法是推理的自然方法，本书用很多章节详细解释了数学分析过程。一般介绍贝叶斯推理的文本都会用2到3章介绍概率论，然后再介绍什么是贝叶斯推理。
但是由于贝叶斯模型涉及到的数学内容对一般读者来说太困难，所以很多书在介绍贝叶斯模型的时候只会用到简单的、理想化的案例。这其实是让读者对贝叶斯模型理解的误导。
事实上，这本书就是作者避免了上述情形来写的。
3. 《深入理解机器学习：从原理到算法》
Understanding Machine Learning: From Theoryto Algorithms
By Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David
本书为剑桥大学机器学习教材。机器学习是计算机科学领域发展最快的分支之一，其应用具有深远的意义。
本教科书的目的是有条理地介绍机器学习及为读者提供算法范例。本书介绍了机器学习基础知识，并详细解释了将这些原理转化为实际算法的数学推导理论论述。
除了介绍基础知识之外，本书还涵盖了以前教科书无法解决的一系列中心课题，包括讨论学习的计算复杂性，分析了凸度和稳定性的概念，书中介绍的重要的算法范例包括随机梯度下降，神经网络和结构输出学习，同时还介绍了诸如PAC-Bayes方法和基于压缩的边界等新兴理论概念。
4. 《统计学习基础：数据挖掘、统计与预测》
The Elements of Statistical Learning
作者：Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman
这本书在普遍概念框架中描述了数据学领域的重要思想。虽然这种方法属于统计学范畴，但本书的重点在于概念而不是数学。
书中列举了许多例子，并大胆的采用色彩丰富的图片。对所有数据科学或行业数据挖掘感兴趣的人来说，这本书都是不可不读的宝贵的资源。
这本书的内容涵盖范围广泛，从监督式学习(预测)到无监督式学习。讨论的话题包括神经网络，支持向量机，分类树，其对boosting算法的讨论更是首创。
5. 《统计学习导论：基于R应用》
An Introduction to Statistical Learningwith Applications in R
作者：Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani
本书为数据学习方法的导论，面向非数学专业的高年级本科生、硕士和博士研究生。本书还涵盖了大量的R实验，详细解释了在实际生活中如何践行不同的方法，因此对于实践派数据科学家来说是有用的资源。
6. 《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
Mining of Massive Datasets
作者：Jure Leskovec, Anand Rajaraman and Jeff Ullman
本书的编写基于斯坦福大学计算机科学课程“CS246: Mining Massive Datasets”。
这本书和斯坦福的课程一样，是为没有计算机基础的本科学生设计的。为了支持读者进行更深入的探索，大部分章节最后都补充了深度阅读参考资料。
7. 《深度学习》
Deep Learning
作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville
《深度学习》这本书旨在帮助学生和从业人员了解机器学习领域，特别是深度学习。
8. 《向往的机器学习》
Machine Learning Yearning
作者：吴恩达
人工智能，机器学习和深度学习掀起了众多行业的改革浪潮。本书帮助读者更好的构建了人工智能系统。
部分来源：灯塔大数据
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