免费下载 | 20本机器学习和数据科学必读书籍

整理 | 阿司匹林

出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）

炎炎夏日，有什么比学习更能振奋人心！

KDnuggets 网站编辑 Matthew Mayo 特意为广大读者挑选了 20 本机器学习和数据科学相关的书籍。

这份书单除了 Ian Goodfellow 等人的 Deep Learning、吴恩达的 Machine Learning Yearning 等经典著作之外，还有 Python、统计学习、贝叶斯理论等相关书籍。

重点是，这些书籍全都可以免费下载或者在线阅读。

一分钱都不用花，妈妈再也不用担心我的学习了~

▌1. Think Stats: Probability and Statistics for Programmers

• 作者： Allen B. Downey
• 地址： http://www.greenteapress.com/thinkstats/

▌2. Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers

• 作者： Cam Davidson-Pilon
• 地址： http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#contents

▌3. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

• 作者： Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David
• 地址： http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/

▌4. The Elements of Statistical Learning

• 作者： Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman
• 地址： https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf

▌5. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

• 作者： Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani
• 地址： http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/

▌6. Foundations of Data Science

• 作者： Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan
• 地址： https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf

▌7. A Programmer's Guide to Data Mining: The Ancient Art of the Numerati

• 作者： Ron Zacharski
• 地址： http://guidetodatamining.com/

▌8. Mining of Massive Datasets

• 作者： Jure Leskovec, Anand Rajaraman and Jeff Ullman
• 地址： http://mmds.org/

▌9. Deep Learning

• 作者： Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville
• 地址： http://www.deeplearningbook.org/

▌10. Machine Learning Yearning

• 作者： Andrew Ng
• 地址： http://www.mlyearning.org/

▌11. Python Data Science Handbook

• 作者： Jake VanderPlas
• 地址： https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

▌12. Neural Networks and Deep Learning

• 作者： Michael Nielsen
• 地址： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

▌13. Think Bayes

• 作者： Allen B. Downey
• 地址： http://greenteapress.com/wp/think-bayes/

▌14. Machine Learning & Big Data

• 作者： Kareem Alkaseer
• 地址： http://www.kareemalkaseer.com/books/ml

▌15. Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations

• 作者： Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin Wainwright
• 地址： https://web.stanford.edu/~hastie/StatLearnSparsity/

▌16. Statistical inference for data science

• 作者： Brian Caffo
• 地址： https://leanpub.com/LittleInferenceBook/read

▌17. Convex Optimization

• 作者： Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe
• 地址： http://stanford.edu/~boyd/cvxbook/

▌18. Natural Language Processing with Python

• 作者： Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper
• 地址： https://www.nltk.org/book/

▌19. Automate the Boring Stuff with Python

• 作者： Al Sweigart
• 地址： https://automatetheboringstuff.com/

▌20. Social Media Mining: An Introduction

• 作者： Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi and Huan Liu
• 地址： http://dmml.asu.edu/smm/

参考链接： https://www.kdnuggets.com/2017/04/10-free-must-read-books-machine-learning-data-science.html https://www.kdnuggets.com/2018/05/10-more-free-must-read-books-for-machine-learning-and-data-science.html