勸退化學轉AI：學習路徑書籍推薦

來自專欄機器不愛學習4 人贊了文章

本文面向之前未接觸過機器學習，想入坑機器學習的同學。以下內容是根據個人學習經歷整理而得，不一定具有普適性，希望給新來的同學做一個參考用。在開始之前，必須強調，雖然條條大路通羅馬，但是，在機器學習這條道上沒有捷徑可走，我們需要秉承這樣的思想來學習機器學習：書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟！

在數據科學領域，對於編程語言，現在最火的莫過於R和Python，而R在學術界使用的較多一點，Python在工程領域使用的較多，當然無論選擇哪一門語言都是可以的。另外需要注意一點，Python現在有Py2和Py3兩個版本，只建議學Py3,關於兩者的區別網上自行搜索。個人比較偏向R入門，因為它是統計學家設計的編程語言，當然這也是它的缺點。當我們對機器學習有一個整體的了解之後，可以轉用Python，個人覺得，相較於R，Python才是一門真正的編程語言，它的實力實在是過於強大。強烈建議R和Python都要學，當然，千萬不能兩門同時學，一步一步來！不然你會後悔的！下面介紹如何從R和Python分別入門機器學習，開啟吧，大門！

建議。以下推薦的教程建議優先閱讀英文版的，一則許多中文版的翻譯質量並不過關，二則在機器學習中不少概念名詞翻譯成中文之後很難理解，符合信雅達要求的少之又少！在閱讀配有代碼的書籍時一定一邊讀一邊跟著敲代碼，程序真的不是看出來的。邊讀邊敲有助於對概念的理解，有助於提升coding能力，看書前外別只是用眼。

機器學習之路任重道遠，學習需循序漸進，切勿心浮氣躁。共勉！

概率統計

1. Statistics for Business and Economics , David R. Anderson / Dennis J. Sweeney/

Thomas A. Williams ,豆瓣評分：7.8

看著不頭疼的概率統計書籍。不喜歡這本的可以看Probability and

2.概率論與數理統計，陳希孺，中國科學技術大學出版社。豆瓣評分： 9.4

中文的，看這本吧。

線性代數

1. Introduction to Linear Algebra-Gilbert Strang, Fourth Edition，豆瓣評分：9.6

MIT教程Gilert Strang老爺爺寫的，有公開課視頻，可配套學習。

2.Linear Algebra and Its Application，David C. Lay ，豆瓣評分：8.8

上面那一本夠用了，但是這本排版好看，圖也好看。

機器學習

1.The Elements of Statistical Learning:Data Mining, Inference and Prediction，T.

頻率派大師神作，別被它的標題欺騙了。它的中文名翻譯過來叫做<統計學習基礎>。

2.Pattern Recognition and Machine Learning， Christopher Bishop ，豆瓣評分：9.5

貝葉斯派詮釋機器學習，簡稱PRML，必讀書籍。

3. 統計學習方法，李航，豆瓣評分：8.9

江湖人稱小藍書的就是它了，機器學習公式不會推找它就對了。

4.Deep learning, Goodfellow / Yoshua Bengio / Aaron Courville ,豆瓣評分：9.3

信奉機器學習能不讀深度學習領域的聖經嗎？

R篇

1. R in action，Rober Kabacoff ，豆瓣評分：8.9

manning出版社的IN ACTION系列，質量絕對上乘。

2.An Introduction to Statistical Learning with Applications in R，Gareth James / Daniela Witten / Trevor Hastie / Robert Tibshirani ，豆瓣評分：9.6

有對應的R包

3.Advanced R, Hadley Wickham,豆瓣評分：9.7

ggplot2包作者，幾乎以一人之力改變R命運的，R語言屆的男神神作！陪你走上R語言編程超神之路。

Python篇

1. Machine learning in action,Peter Harrington ,豆瓣評分：8.2

2. Python Cookbook ， David M. Beazley / Brian K. Jones ，豆瓣評分：9.3

3.https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000，

這是一個網站,廖雪峰Python教程，個人覺得最好的中文Python教程。

Python 3教程發布?

www.liaoxuefeng.com

4. Learn Python 3 the Hard Way，Zed A. Shaw ， 豆瓣評分：8.4

本書不能用作入門書籍使用，出現中毒，嘔吐等不良反應，勿怪！

5. Fluent Python， Luciano Ramalho ，豆瓣評分： 9.6

同上，勿做入門書籍，請謹慎食用！

多看書，多讀論文，多寫代碼， ~~年薪百萬~~