编者按：机器学习已成为大热门，现在就是开始阅读这一领域书籍的好时机。作者在浏览了许多 Reddit、Twitter 和 Quora 上的信息后，向我们推荐了机器学习的 5 本顶尖书籍，初学者和有经验的工程师都可以阅读。如果你是机器学习领域的专家或爱好者，可以读读作者强烈推荐的这 5 本书，相信会让您受益匪浅。本文来自编译，希望对您有帮助。

图1. 机器学习书籍

1. 机器学习简介

大家好，如果你们想在 2023 年学习机器学习，并寻找最好的资源，那么阅读这篇文章就对啦。

在这篇文章中，我将分享 2023 年学习机器学习的首选书籍和最佳资源。

机器学习和人工智能是蓬勃发展的领域。这个行业通过自动化任务或改进我们永恒需要的东西，如翻译、货币交易中的欺诈检测、投资前的股票预测，以及许多大家无法想象的东西，使人类的生活变得更加轻松。

机器学习可以让计算机从经验中学习，比如向它们输入数据，就可以使计算机在学习这些数据后得到数据间的规律，而这个规律可用于预测房价等。

当大家在新闻中听到机器学习时，可能认为自己根本做不来这一领域的工作。但实际上它很容易，因为万变不离其宗，核心概念都是一样的。

在本文中，我将与大家一起回顾一些我在网上找到的应该首选的机器学习书籍，其中大多数都要求我们至少对 Python 语言有一些基本的了解，因此在阅读任何机器学习书籍之前，请确保您能够自如地使用 Python 这门语言。

2. 2023 年机器学习的 5 本首选书籍

下面介绍 2023 年机器学习的首选书籍清单。这些是我在浏览了许多 Reddit 上的帖子、Twitter 上的推文和 Quora（编者注：一个类似知乎的问答平台，是一个高质量的问答社区）上的答案之后才找到的有关机器学习的顶尖级书籍，所以大家有理由相信这些书籍确实有利于深入了解机器学习。它们也是当前网上最推荐的机器学习书籍。

（1）《Scikit-Learn、Keras和TensorFlow机器学习实操》（Hands-On Machine Learning Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow）

这本书可能是使用 Python 学习机器学习的最好的现代书籍了。它由奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）创作，教我们如何使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 构建机器学习模型和智能系统。

这本书首先介绍机器学习基础，然后讲解分类以及训练模型，如线性回归和多项式回归。

在书中我们还会看到无监督学习和一个模仿人脑解决复杂问题的深度神经网络，如识别物体等的网络。

图2. 《Scikit-Learn、Keras和TensorFlow机器学习实操》

（2）《百页机器学习入门书》（The Hundred-Page Machine Learning Book）【强烈推荐】

大家真的认为仅靠一本只有 100 页的书就能学会机器学习吗？那好吧，看看这本由安德烈·布科夫（Andriy Burkov）在亚马逊上创作的书，它将让大家全面了解机器学习这个主题，大家也将了解机器学习的基础数学原理。

这本书的售价约为 37.95 美元，不适合想要学习机器学习基础和使用 Python 编程人工智能应用程序的初学者。

从这本书中我们可学到算法基础、机器学习、深度学习模型、神经网络、无监督学习等内容。

《百页机器学习》一书也是互联网上最受推崇的机器学习书籍，大家可以在 Reddit、Quora、Twitter 上找到这本书的参考资料。我不想花太多时间介绍这本书，但它绝对值得一读，强烈推荐给那些想要快速学习机器学习的人阅读。

如果大家喜欢，也可以把这本书和 Udemy 的课程结合起来，这样就能两全其美，从中获得更好的学习经验。

图3. 《百页机器学习入门书》

（3）《用 Python 构建机器学习系统》（Building Machine Learning Systems with Python）

如果大家正想找一本深入介绍使用 Python 来做机器学习方面的书，那么就需要看《用 Python 构建机器学习系统》。它由威利·里歇特（Willi Richert）和路易斯·佩德罗·科埃略（Luis Pedro Coelho）共同创作，Kindle 版的价格约为 18.49 美元，大家阅读这本书绝对能值回书价，性价比很高。

大家可以从书中学到详细的数据可视化模块的 Python 代码，比如著名的数据可视化库 Matplotlib 的代码，然后教我们运用机器学习模型，如分类以及聚类等。

从书中我们还将学会使用名为 NLTK 的库处理文本，使机器理解人类文本并与之交互，并使用该库学习情感分析。如果大家需要一门课程来补充搭配这本书，那么基里尔·埃雷门科（Kirill Eremenko）在 Udemy（编者注：一家成立于 2010 年的开放式在线教育网站，它允许所有用户开发并创建自己的课程，他们也会策划精品课程出售）上创作的《机器学习从零到一：手把手教您数据科学中 Python & R》（Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science）课程是一个很好的学习搭配选择。

图4. 《用Python构建机器学习系统》

（4）《Python 机器学习简介》（Introduction to Machine Learning with Python）

如果你是 Python 和数据科学领域的专业人士，并想通过学习机器学习来提高自己在这一领域的技能，那么你就需要到亚马逊上去看《Python 机器学习简介》。这本书在 Kindle 上售价 9.59 美元，由安德烈亚斯·穆勒（Andreas C. Müller）和莎拉·吉多（Sarah Guido）共同创作。

此书共有 402 页，你从书中可以深入了解更复杂的机器学习模型和应用程序。还会学到诸如高级评估模型、机器学习的基础知识、使用 NLTK 库处理文本数据等内容。

书中一些关于数据可视化库（如 Matplotlib）的知识是附加部分，如果大家需要一个在线课程来搭配学习这本书，那么《Python 数据科学和机器学习训练营》（Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp）课程是一个不错的选择。

图5. 《Python机器学习简介》

（5）《Python 机器学习》（Python Machine Learning）

这是又一本理解机器学习和深度学习（deep learning）的非常有趣的书。由塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）和瓦希德·米贾利利（Vahid Mirjalili）合著。这本书在 Kindle 上的售价为 17.19 美元，这是第三版，是一本关于机器学习和使用 Python 进行深度学习的全面而深入的指南。

这本书使用 Python 学习机器学习这门科学，作为一本循序渐进的指南，解释清晰、示例深刻，与之前的版本相比，它使用最新的 Tensorflow 2.0 和 Keras API 来制作人工智能应用程序，并使用 NLTK 库来处理文本和情感分析程序。

图6. 《Python机器学习》

以上就是 2023 年关于机器学习的首选书籍，初学者和有经验的工程师可以根据各自兴趣从中选择阅读。同时，为大家选择的这些在线课程，既适合机器学习的初始学习，又可以从中学到更深入的知识。我强烈建议大家去读这些书，尽量在 2023 年成为机器学习工程师。

机器学习和深度学习将会成为热门主题，现在就是开始阅读这一领域书籍的好时机。大家也可以依靠 YouTube 视频以及 Udemy、Coursera、edX Pluralsight 等在线课程来获得更深入的机器学习示例。

感谢大家阅读这篇文章。如果你喜欢这些机器学习的首选学习书籍，那么请把它们分享给你的朋友和同事。

另外，如果大家喜欢从在线资源学习，可以在 Coursera 上查看安德鲁·吴（Andrew Ng）的机器学习课程。他是 Coursera 的创始人，也是机器学习、人工智能和深度学习领域的先驱，向他学习可能是 2023 年学习机器学习的最佳开始。

译者：甜汤