本篇文章主要讲述Python语言之6本机器学习书籍推荐，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。

  机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据开掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言，机器学习愈加注重算法的设计，让核算机可以白动地从数据中“学习”规则，并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算法触及了很多的核算学理论，与核算揣度联络尤为严密。

  今天为大家推荐有关机器学习的书籍：

1. 《Python机器学习实践指南》

书籍介绍：

  机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

  全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

  《Python机器学习实践指南》适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

2.《神经网络与机器学习（第3版）》

书籍介绍：

  神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。

  本书不但注重对数学分析方法和理论的探讨，而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题的应用。本书的可读性非常强，作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析，通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。

  本版在前一版的基础上进行了广泛修订，提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。

本书特色：

1. 基于随机梯度下降的在线学习算法；小规模和大规模学习问题。

2. 核方法，包括支持向量机和表达定理。

3. 信息论学习模型，包括连接、独立分量分析（ICA）、一致独立分量分析和信息瓶颈。

4. 随机动态规划，包括逼近和神经动态规划。

5. 逐次状态估计算法，包括卡尔曼和粒子滤波器。

6. 利用逐次状态估计算法训练递归神经网络。

7. 富有洞察力的面向计算机的试验。

3.《Python机器学习-预测分析核心算法》

书籍介绍：

  在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

  本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。

4.《Python机器学习基础教程》

书籍介绍：

  《Python机器学习基础教程》是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

5.《图解机器学习》

书籍介绍：

  《图解机器学习》用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最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部分介绍了各种无监督学习算法；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。

本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。

1. 187张图解轻松入门，提供可执行的Matlab程序代码，覆盖机器学习中最经典、用途最广的算法

2. 专业实用，东京大学教授、机器学习权威专家执笔，浓缩机器学习的关键知识点

3. 图文并茂，187张图示帮助理解，详略得当，为读懂大部头开路。

4. 角度新颖，基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法。

5. 实战导向，配有可执行的MATLAB程序代码，边学习边实践。

6.《白话大数据与机器学习》

书籍介绍：

  《白话大数据与机器学习》通俗易懂，有高中数学基础即可看懂，同时结合大量案例与漫画，将高度抽象的数学、算法与应用，与现实生活中的案例和事件一一做了关联，将源自生活的抽象还原出来，帮助读者理解后，又带领大家将这些抽象的规律与算法应用于实践，贴合读者需求。同时，本书不是割裂讲解大数据与机器学习的算法和应用，还讲解了其生态环境与关联内容，让读者更全面地知晓渊源与未来，是系统学习大数据与机器学习的不二之选：

·大数据产业解读一一剖析产业情况，人才供需、职业选择与相应“武器”库；

·步入大数据之门一一解读数据、信息、算法，以及与大数据应用的关系；

·大数据基石一一结合大量示例和漫画，趣味讲解大数据算法应掌握的数学知识，无障碍学习；

·大数据算法奥义——信息论、向量空间、回归、聚类、分类等最为核心的算法的释义与应用，举重若轻；

·大数据热门应用——关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络等最实用、最需要了解的应用的原理与实现；

·大数据主流框架一一介绍了主流的大数据框架(Hadoop、Spark和Cassandra)；

·系统架构与调优一一从速度与稳定性方面给出调优的一般性“内功心法”；

·大数据价值与变现一一从运营指标、AB测试、大数据价值与变现场景多维度解读。

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