机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
2020年，似乎没有哪一个方向能比机器学习还要火热了，即使我们不打算从事算法方向，了解一点机器学习的基础知识也不是什么坏事，这一份书单，将带你入门基础的机器学习知识。
机器学习系列书单
图解机器学习
《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。
作者简介
杉山将，1974年生于大阪。东京工业大学计算机工程学博士毕业，现为东京大学教授、日本国立信息学研究所客座教授。主要从事机器学习的理论研究和算法开发，以及在信号和图像处理等方面的应用。2011年获日本信息处理学会长尾真纪念特别奖。著有《统计机器学习》、DensityRatioEstimationinMachineLearning等。同时也是PatternRecognitionandMachineLearning日文版的译者之一。
许永伟，2009年赴东京大学攻读博士学位，现于东京大学空间信息科学研究所从事博士后研究（特任研究员）。主要研究方向为模式识别与机器学习、图像处理与计算机视觉，对数据挖掘、大数据和信息架构有浓厚兴趣。
深入浅出Python机器学习
机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。
使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。
本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。
作者简介
段小手，君兮科技创始人，毕业于北京大学。具有10余年国内一线互联网/电子商务公司项目管理经验。其负责的跨境电子商务项目曾获得“国家发改委电子商务示范项目”“中关村现代服务业试点项目”“北京市信息化基础设施提升项目”“北京市外贸综合公共平台”等专项政策支持。目前重点研究领域为机器学习和深度学习等方面。
百面机器学习：算法工程师带你去面试
人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。
书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。
“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之着；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种yin领时代的人工智能应用。
作者简介
诸葛越，现任Hulu公司全球研发副总裁，中国研发中心总经理。曾任Landscape Mobile 公司联合创始人兼CEO，前雅虎北京全球研发中心产品总监， 微软北京研发中心项目总经理，雅虎美国高级软件架构师。诸葛越获美国斯坦福大学的计算机硕士与博士，纽约州立大学石溪分校的应用数学硕士，曾就读于清华大学计算机科学与技术系。诸葛越的研究结果获多项专利，2005年获美国计算机学会数据库专业委员会十年z佳论文奖。
葫芦娃，15位Hulu北京创新实验室的人才。他们利用擅长的机器学习、深度学习等领域知识和算法模型，建立了一套定制化的机AI平台，改变着推荐引擎、视频编解码、内容理解、广告投放等多项与用户息息相关的在线业务技术。
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；
第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；
第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
作者介绍：
周志华，南京大学计算机系教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow, IAPR Fellow, IET/IEE Fellow, 中国计算机学会会士。
国家杰出青年科学基金获得者、长江学者特聘教授。先后担任多种SCI(E)期刊执行主编、副主编、副编辑、编委等。中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会主任，中国人工智能学会机器学习专业委员会主任，IEEE计算智能学会数据挖掘技术委员会副主席。
