入门书单 《数学之美》 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。 《Machine Learning》（《机器学习》） 作者Tom Mitchell是CMU的大师，有机器学习和半监督学习的网络课程视频。 但有些基础的经典还是不会过时的，所以这本书现在几乎是机器学习的必读书目。 《机器学习及其应用》 周志华、杨强主编。来源于“机器学习及其应用研讨会”的文集。 极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的 《All Of Statistics》 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。
本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。 从零开始实现机器学习算法！图片来自Tambako The Jaguar 从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。 在这篇文章中，我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。有一些用于初学的丰富资源，但也要堤防一些绊脚石。 下一节，我指出了三本书，你可以照着书籍从零开始实现机器学习算法。 这本书是我今年最喜欢的机器学习初学者书籍之一。 ? 我是否有漏掉一本从零开始实现机器学习算法的编程教程书籍呢？ 如果有，请在评论中指出！ 从零实现机器学习算法的5个障碍（以及如何克服它们） 根据教程从零开始实现机器学习算法是很有趣的。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
J2EE学习推荐书籍 J2EE的学习应该循序渐进，一本好书会很快上手和深入。在学习J2EE之前，应该学好SQL，基本上，程序设计都会跟数据库打交道。 如果SQL没学好，就如同房子没有基脚一样，学习SQL需要大量练习才能真正体会其中的精髓。 在入门之初，需要看看SQL入门书籍，了解数据库和SQL的基础知识。 由于书太厚了，刚学习Java没必要从这两本书入手。不过，以后可以好好读读这两本书，哪怕已经熟练掌握了Java。 《Java编程思想》第3版，很多人都推荐新人看这本书。 《JSP程序设计》，如果对servlet已经有了一定了解，只是想学习一下jsp，可以看看这本书，尽管这是将一本英文原版拆成两本书来买，但还是很适合作为jsp的入门书。 以目前流行的SSH为例，尽管ejb仍然有市场，但因为学习难度大和工作机会较少，所以学习轻量级框架是初学者进入J2EE的最佳捷径。
【新智元导读】我们在《机器学习里，数学究竟多重要？》一文中提供了机器学习所需的数学知识和建议，对于初学者来说，并不需要先掌握大量的数学知识再开始做机器学习。 学习最基本的线性代数和数理统计，然后在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学是很好的方法。那么，本文带来值得推荐的数学基础书籍。 “机器学习／深度学习并不需要很多数学基础！” 下面针对这两个领域，推荐一些广受好评的书籍。 《线性代数导论》 Introduction to Linear Algebra (5th Ed.) 作者：Gilbert Strang ? 李航的研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘，这本书被用于部分高校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的教材。 深度学习2-4章目录 “荐书”是新智元的一个专题栏目，下回你想看到哪个领域的书籍推荐？你对这个栏目有什么建议？请留言告诉我们！
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》 ? 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机器学习基础教程》 ? 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。 《图解机器学习》 ? 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。
最近在商科书籍上经常碰到心理学相关，比如市场营销就与心理学有一定关系。最近从各个书籍相互推荐看了一些心理学书籍，不错的在此分享。 很多章节都是从心理学的角度进行了剖析，最开始还介绍了大脑的结构和情绪中枢。该书从情绪和智力、同理心、社交、家庭、情绪学习等方面进行了深入的介绍。 根据该书介绍，最开始以为讲解的纯粹是情绪和推理相关的心理学知识。 不过看下来更像是学者论文的感觉，本书主要是神经生物学、认知神经科学相关，一半以上篇幅介绍大脑、神经相关，书籍整体叙述风格像是论文那种严谨。 本书主要是对笛卡尔二元论（心智是与躯体分离的）的否认，本书主要阐述达马西奥的观点：有机体的角度对从整体上理解人类心智是 必需的； 心智不仅必须从非物质领域转移到生物组织的领域，而且还需要与一个完整的、整合了躯体和大脑的有机体相联系
推荐前端学习工作书籍： 《JavaScript权威指南》：js大全，非常细致全面，学习js必读第一本。 《JSON必知必会》：对于json讲的很明白。 《JavaScript开发实战教程》：本书将javascript基础知识点讲的很易懂，适合初学者，建议可以在看完第1本后再看这个，加深js基础的理解。
这些年陆陆续续买了不少的书，虽然是买书如山倒，看书如抽丝，但买了总是有机会看的。2022 年计划每个月推荐 10 本书，这些书都是我买过或者在微信读书中看过，觉得还不错的。 微服务架构设计模式 如果说学习微服务只看一本书，那我会推荐这本。 这本书从微服务的原理、原则，到实际落地中的架构设计模式都有涉及到。 买这本书一是相信 Fenng 的推荐，另外书中的作者有些之前听过，还蛮想深入了解下，比如：冯大辉、池建强、亦仁、邱岳、屠龙的胭脂井、粥左罗 。 好好学习 学习好的学习方法可以让我们事半功倍，全书围绕一个概念展开：临界知识，临界知识是指随着时间的积累，我们学习的知识会变得越来越多，那么这些知识有没有共同的规律呢？ 关于这本书在《读好好学习》一文中有详细介绍。 这本书和《底层逻辑》我觉得也可以对比着来看，同样一个事情找几本相关的书籍交叉着看，能看到更多的维度和角色，理解会更深刻。
二月的最后一天，继续推荐十本书。 暗时间 这本书的作者是刘未鹏，一位 C++ 程序员，虽然我不懂 C++ ，但他在 CSDN 上的博客：“C++ 的罗浮宫” 也是很早就知道。 周筠老师看到这些思考的文章，便想将这些文章结集成书，这便有了《暗时间》的出版。 我是很多年前在周老师的一个群里，看到周老师的推荐，便买了来看，觉得很有收获。 这是一本关于学习、思维、心理学和时间管理的书，如果你是程序员，可能会更加喜欢，后面有些章节跟计算机有些关联。 书中涉猎甚广，从职业发展、自我营销、自主学习、习惯养成、健身、修养、理财 7 个方面给技术人员很多可操作性的建议和实践。 读完后发现并不是一本成功学的书，也没有以一个成功者来给读者喂鸡汤，而是讲了一路走来的艰辛和不易，很真实。 很励志的一本书。 极简项目管理 这本书是周末领导推荐的，已经加入到 3 月的阅读清单。
5本深度学习书籍资源推荐 深度学习（Deep Learning） by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville R语言深度学习实践指南（ Swamy 神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning） by Michael Niels 10本机器学习书籍资源推荐 机器学习、神经网络和统计分类（Machine Taylor http://www1.maths.leeds.ac.uk/~charles/statlog/ 贝叶斯推理和机器学习（Bayesian Reasoning and Machine Learning n=Brml.Online 机器学习的高斯过程（Gaussian Processes for Machine Learning） by Carl Edward Rasmussen and Christopher https://www.intechopen.com/books/reinforcement_learning 机器学习导论（Introduction to Machine Learning） - By
希望这篇文章对你有帮助，不要再无书可看。 欢迎在留言区补充你觉得不错的 Java 方向的书籍或者计算机基础必看的书籍！ Java 8 提供了 Stream，学习和使用可以建立流式编程的认知。•《Java 8 编程参考官方教程》[12] （推荐，豆瓣评分 9.2）：也还不错吧。 操作系统 •《鸟哥的 Linux 私房菜》[20]（推荐，，豆瓣评分 9.1，0.3K+人评价）：本书是最具知名度的 Linux 入门书《鸟哥的 Linux 私房菜基础学习篇》的最新版，全面而详细地介绍了 •《算法图解》[23]（推荐，豆瓣评分 8.4，0.6K+人评价）：入门类型的书籍，读起来比较浅显易懂，适合没有算法基础或者说算法没学好的小伙伴用来入门。 欢迎在留言区补充你觉得不错的 Java 方向的书籍或者计算机基础必看的书籍！
两位都是社会学出身，不重推导重应用。每章都有详细的SAS和SPSS程序和输出的分析。 现在好像就是用的这本书，但是请注意，这本书的亮点不是推导，而是后面和SAS结合的部分，以及其中的一些想法（比如P99 n对假设检验的影响，绝对是统计的感觉，不是推推公式就能感觉到的）。 2、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社 ? 这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。 对数学要求不高，证明也不够好，但的确是“统计书”，不是数学书。 Amazon 上五星推荐的书，讲了很多很新的东西也非常实用。
机器学习技术类书单推荐，共11本： 《机器学习》 《图解机器学习》 《机器学习实战》【有电子版】 《机器学习系统设计》【有电子版】 《Python机器学习基础教程》【有电子版】 《Python机器学习经典实例 通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 实战2：必应团队教你ML系统设计 ? ，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。 此外还通过详细的例子和现实应用讲解了常见的机器学习模型，包括推荐系统、分类、回归、聚类和降维。 元 Apache基金会官方推荐 Mahout核心团队权威力作 大数据时代机器学习的实战经典 Mahout作为Apache的开源机器学习项目，把推荐系统、分类和聚类等领域的核心算法浓缩到了可扩展的现成的库中
本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的 《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。 本书适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。 图解机器学习 东京大学教授、日本机器学习领军人物杉山将执笔。 机器学习实战 本书通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法，边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。
新智元推荐 来源：专知 编辑：克雷格 【新智元导读】转眼之间春节假期已所剩无几，大家是否也开始制定新一年的学习计划？本文就为大家推荐一个机器学习书单，其中大多数可以免费观看，并附上pdf链接。 机器学习是人工智能的应用，它使系统能够自动地从经验中学习和改进。在这篇文章中，我们列出了一些最好的免费机器学习书籍，绝对值得阅读。 介绍： 对于精通数学的人来说，这是理解机器学习背后的魔法的最好的书籍之一。 介绍： 这本书也不是免费的，但这是一个实践指南，可以充分利用python学习机器学习。 这些是我们推荐的最好的机器学习书籍。 如果您有其他的想法，可以在下面评论一下你心中的一些好的机器学习书籍的列表。
《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法 通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。 《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。 《机器学习及其应用》：全书共分14章，内容分别涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡学习、演化聚类、多标记学习、排序学习、半监督学习等技术和协同过滤、社区推荐、机器翻译等应用，以及互联网应用对机器学习技术需求的探讨 《推荐系统实践》：过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础，介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试)，总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务
本次为大家推荐的是一本机器学习神书英文原版《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》。 拓展阅读： 深入理解遗传算法(一) 深入理解遗传算法(二) 从1到100求和学算法思维（一） 精品慕课资源推荐 操作系统原理 精品慕课资源推荐 编译原理 精品慕课资源推荐 管理运筹学 精品慕课资源推荐 概率论和数理统计 精品慕课资源推荐 计算机网络 where2go 团队 ---- 微信号：算法与编程之美 温馨提示：点击页面右下角“写留言”发表评论，期待您的参与！
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