機器學習、深度學習經典書籍中文PDF下載

ML、DL經典書籍文檔PDF包 免費下載！內容包含西瓜書、統計學習方法、機器學習實戰、PRML、神經網路與深度學習、AI聖經等，有入門、有進階，關鍵都是中文版！

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• Machine Learning-機器學習 _Tom M Mitchell

作者Tom Mitchell是CMU的大師，本書展示了機器學習中核心的演算法和理論，並闡明了演算法的運行過程。這本書主要在於啟發，講述公式為什麼成立而不是推導；不足的地方在於出版年限較早。但有些基礎的經典還是不會過時的。

• 機器學習-周志華

傳說中的「西瓜書」。本書作為機器學習領域的入門教材，在內容上儘可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使儘可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖儘可能少地使用數學知識。

• 統計學習方法-李航

作者李航是國內機器學習領域的幾個大家之一。本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法，敘述從具體問題或實例入手，由淺入深，闡明思路，給出必要的數學推導，便於讀者掌握統計學習方法的實質，學會運用。書中寫了十個演算法，每個演算法的介紹都很乾脆，直接上公式，是徹頭徹尾的「乾貨書」。

• 機器學習實戰_Machine Learning in Action-Peter Harrington

全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等

• Pattern Recognition and Machine Learning（模式識別與機器學習）

作者是著名作家 Christopher M. Bishop，微軟劍橋研究院傑出科學家。這本書在技術上全面覆蓋了各種機器學習主題，包括回歸、線性分類、神經網路、核方法和圖模型。簡稱PRML，側重於概率模型，是貝葉斯方法的扛鼎之作

• 機器學習：概率學的觀點(Machine Learning: A Probabilistic Perspective)

該書提供了可以自動檢測數據模式，然後使用得出的模式預測未來數據的方法。該教材基於統一的、概率學的方法對機器學習領域提供了全面的介紹。作者 Kevin Murphy 是谷歌的一位研究人工智慧、機器學習、計算機視覺、知識基礎建設和自然語言處理的研究科學家。

• Neural Networks and Deep Learning-神經網路與深度學習

一本免費的在線書籍，堪稱：深度學習入門最優書籍，一本免費的在線書籍，本書講解：

• 神經網路，一個漂亮的受生物啟發的編程範式，它可以使電腦從觀測數據中學習。
• 深度學習，一個強大神經網路學習技術的集合。

目前，在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域，神經網路和深度學習提供了最好的解決方法。這本書將教會你許多神經網路和深度學習背後的核心概念

• 深度學習_Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)）

又名「花書」「AI聖經」，該書由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。

還有一些就不一一介紹

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