想系统学习机器学习，有什么书值得推荐?

想系统学习机器学习，有什么书值得推荐?

机器学习是人工智能的一部分，它是为了帮助计算机能像人类一样思考，所研究出的计算机理论。
作为一门理论，机器学习是一门跨学科融合的产物，包含了统计学、概率论等学科。
首先需要准备的底层能力包括：会数学、会编程、会英文（能看懂英文书籍）。
而理论和算法是机器学习的核心。基于此，机器学习要学习的书籍范围也就大体定了。
给大家推荐一些从入门到进阶的课程和书籍：
《机器学习》
周志华老师的《机器学习》(西瓜书)作为机器学习领域的入门教材，可以说是学习机器学习的必读教材，在内容上基本涵盖了机器学习的很多方面，包括基础知识、经典的机器学习方法以及规则学习和强化学习这些进阶知识。
如果你属于只认识“机器学习”四个字但还不知道它到底是什么，推荐大家可以搭配周志华老师亲讲的【机器学习初步】课程一起来看。
《统计学习方法(第2版)》
纯理论的书，怎么说呢，想学机器学习，统计学习是迈不过去的坎~
李航老师这本书强推，全面介绍了统计学习的重要方法，用的都说好！
《机器学习实战》
这本书主要就是介绍机器学习基础，还有就是如何用算法进行分类，还有监督学习和无监督学习的经典算法，再就是机器学习算法里的一些附属工具。
通过一些实例，切入日常工作任务，没有很多学术化的语言，通过实例学习到机器学习的核心算法，算是一本实战经典书。
至于机器学习的进阶，其实就是细化到具体的方向去学习了。
深度学习的话我必须要推荐这本神书《动手学深度学习》，豆瓣评分 9.4分，面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书！

同时大家可以搭配着李沐老师的深度学习课程来看书。
需要机器学习书籍电子书的同学可以自行搜索获取。