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

原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2018-05-31

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