根据趋势，我们正在目睹机器学习领域的职位空缺激增。在这么短的时间内，有这么多的进步正在取得，对于所有像你或任何专业人士一样好奇的学习者来说，是时候让自己更新了。你在这里找到的书都经过了成千上万的读者的检验。如果你是一名程序员，你就会知道机器学习是下一个大事件，而这些书将会是你的帮手。
我们将给你简要回顾一下表中提到的书籍;然而，在购买任何机器学习书籍之前，你必须牢记一些因素。
大纲
1.选择专业化
由于你可以在网上找到大量关于机器学习主题的书籍，所以找到一本与你的技能相关的专业书籍是非常必要的。它将帮助你跳过你已经熟悉的详细介绍部分。
2.高用户评分
当你买书的时候，浏览你能找到的所有用户评论是很重要的。编辑的评论也很重要。这会让你对这本书的内容和目标读者有更广阔的视角。如果你是一个初学者，当你要学习基础知识时，这就更重要了。
3.深入的讲解员
各种书籍都很长，几乎涵盖了有关主题的所有方面。对于初学者来说，买这些书并不是一个明智的决定。有多种选择，你会发现，提供到点的内容，没有任何不必要的填充。
4.覆盖类型
你要买的那本书有多种格式。如果你是那些喜欢维护书架的人之一，我们建议你去买精装版。对于那些总是忙碌的读者来说，你应该根据自己的喜好选择Kindle或平装版。
5.定价
最后但并非最不重要的是，当你在寻找你能找到的关于机器学习的最好的书籍时，你会遇到一系列价格高达60- 70美元的选择。这是专业人士投资的正确范围。如果你是初学者，你应该试着找到一个更实惠的选择，不会给你的预算带来任何压力。
9本最好的机器学习书籍
| 最佳机器学习书籍 | 页面 | 适合 | 精装书 (或)平装本 (或)Kindle |
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|---|---|---|---|---|
| 实际操作机器学习 | 856 | 专业人士 | 平装书和Kindle | 查看亚马逊 |
| 百页机器学习书 | 160 | 初学者 | 平装书和精装书 | 查看亚马逊 |
| Python机器学习 | 770 | 从初学者到从业者 | 平装书和Kindle | 查看亚马逊 |
| 绝对初学者的机器学习 | 162 | 初学者 | 平装书和Kindle | 查看亚马逊 |
| Python机器学习入门 | 400 | 初学者 | 平装书和Kindle | 查看亚马逊 |
| 模式识别与机器学习 | 738 | 初学者到专业人士 | 精装书 | 查看亚马逊 |
| R的机器学习 | 458 | 专业人士 | 平装书和Kindle | 查看亚马逊 |
| 机器学习:一个概率的视角 | 1104 | 初学者到专业人士 | 精装和Kindle | 查看亚马逊 |
| 机器学习的傻瓜 | 432 | 初学者 | 平装书 | 查看亚马逊 |
最佳机器学习书籍:评论
1.使用Scikit-Learn, Keras和TensorFlow进行动手机器学习
机器学习是那些自动吸引好奇心的话题之一。这是未来，你必须让自己跟上所有最新的发展。机器学习的用途基本上是给你的非生物智能同伴一个自己的小大脑，这样他们就可以为你执行一些任务。
该技术在从公司的庞大数据库中搜索特定内容时也非常有用。这本书是你能接受的最好的指南之一。它还会给你提供相关的细节，告诉你需要遵循什么样的营销策略来推销你的想法。本书中使用的算法对于机器学习来说已经足够了。Scikit-Learn非常简单易用，所有的机器学习工具都可以很容易地实现。
这里讨论的另外两个算法是Keras和TensorFlow。后者用于数值运算，它也会比前一个复杂一些。这个API是在谷歌创建的，并在一些大型公司选择的应用程序上实现。最后一个被称为Keras的API被用作深度学习API，将与MCT、Theano或TensorFlow集成。
2.百页机器学习书
如果你刚刚开始阅读，这是一本你一定不能错过的书。阅读过这本指南的专业人士在开始学习机器学习时都表示希望拥有这本书。
这里提供的内容并不是为了让你只阅读一次就基本上读完一本书。作为专业人士，你需要在你的项目中不断引用它。这本书有一些缺点，就是这里使用的语言非常复杂，你会觉得无法理解你所阅读的内容。
如果你问你是否应该去读它，我们想说的是，如果你是一个热爱阅读关于数据科学和机器学习世界中引入的先进技术的爱好者，你可以得到它。如果你有一些数学和相关主题的基础知识，这对你来说似乎会更容易。这篇Andriy Burkov关于机器学习的引用成功地在视觉吸引力、现有算法和相当详细和冗长的解释之间提供了很好的平衡。
3.Python机器学习
如果你正在市场上寻找一本可以向你介绍机器学习的指南，那么你无法负担将这本指南添加到集合中。这本书是最好的一本，它提供了一个很好的循序渐进的指南和基本技术的汇编，你将需要在你的项目中实现。这本书充满了现实生活中的例子，将有助于解决你可能面临的大量问题。这本书还以良好的视觉效果为特色，对轻松学习非常有帮助。这个列表中的其他选项并不热衷于解释原则，只是专注于给你一步一步的指导;这个不是这样的。作者设法把重点放在了原则上。
如果你已经熟悉Python并且想学习机器学习的编程，你不需要花费任何心思。这本书的重点是为您提供正确的元素，以研究允许机器掌握和学习数据趋势所需的框架和技术。你在这里得到的内容适合初学者，以及那些想要有一个参考点来澄清一些困惑的专业人士。
4.绝对初学者的机器学习
机器学习的基本概念是，首先将数据输入算法，然后让机器学习，最终得到想要的结果。这本书的封面上用画报整齐地提到了它。如果你使用正确的工具来学习，那么学习一个全新主题的好奇心将会非常有成效。
你将在这本书中获得的基本知识将为以后的主题奠定非常具体的基础。在你决定购买本指南之前，重要的是要知道这是严格推荐给初学者的，如果你已经越过了这个水平，它不适合你。
这里列出的书是该系列的第二版，如果你已经读过第一版，它仍然是你应该读的。这里不仅包括了前一代的所有章节，而且还包括了一些改进和进步。
参考指南将为您提供关于一系列主题的分步教程，包括下载数据集、分箱、处理所有缺失的数据，以及使用Python开发自己的机器学习模型所需的步骤。
5.Python机器学习入门
由于公司现在拥有如此多的数据，如果没有合适的机器学习工具，你几乎不可能找到你需要的数据，而这些工具可以在你需要的时候准确地提供你需要的数据。机器学习也被广泛应用于几个研究项目，有助于让事情变得更简单。
作者Andreas C.和Sarah Guido已经成功地提供了实现ML的一些最佳实际应用程序的汇编。您将在这里获得的示例将对未来的项目有很大帮助。即使您只是Python语言的初学者，这本书也非常适合您。当涉及到实现机器学习时，没有任何限制，你所需要做的就是探索你的创造力。
这本书将从介绍机器学习的基础知识开始。本参考指南使用Python和Scikit-Learn算法来演示ML程序。作者试图为您提供一个实际的实现，而不是解释它背后的统计原理和数学。
这本书还将包括处理文本过程的详细指南。还将有一个专门的部分，用于您需要了解的技巧和建议，以提高您的ML技能。
6.模式识别与机器学习
机器学习正在快速发展，你必须马上开始学习。增长背后的主要原因是用于实现数据挖掘的技术和算法所取得的进步。这本书从模式识别的基本信息开始，如果你想开始学习ML，不需要投资任何其他资源。
这个更新的文本有所有更新的发展，如果你的重点是在这个领域取得成功，这将是一个很好的投资。模式识别和机器学习是一本738页厚的书，几乎涵盖了机器学习和模式识别的所有方面。
这本书还涵盖了广泛的实际例子，这将有助于未来的项目。作者克里斯托弗·m·毕晓普所选择的语言非常简单直接，你在掌握内容时不会遇到任何问题。你所需要做的就是有微积分和代数的基本知识。数学是机器学习不可分割的一部分，本书本身将为您提供概率论相关理论的一般和基本知识。
7.R的机器学习
这本书提供的算法是相当广泛的，容易学习，将允许你一个简单的过程，将现有的数据转化为行动。此操作将非常适合向您介绍您可以在现有工作流中进行的所有增强和改进。
无论你是专业人士还是初学者，这本指南都非常适合你。在开始学习此算法时，作者确保内容足够。这本书还将包括机器学习的历史，并使用一个例子，它将演示计算机如何从数据中学习。
Brett Lantz的参考指南还将包括天气趋势的预测，金融领域的数值数据等，它将使用回归方法。这本书还将包括一些建议，你可以遵循来加强你的学习。该指南还详细介绍了贝叶斯方法、神经网络、决策树等，这样你就不必通过任何额外的麻烦来寻找资源来详细了解这些方面。
8.机器学习:一个概率的视角
凯文·p·墨菲是这本高级学习书籍的作者，如果你刚刚开始学习这一科学领域，这本书会让你受益匪浅。这本书的重点是为您提供您需要学习的技术，以便轻松地将该过程自动化。
完成本参考指南后，您将能够在公司的数据中结合机器学习，最终通过理解模式来预测数据。也有足够的图片插图的使用，这对于初学者来说也非常重要。这里包含的例子也非常实用，将有助于专业人士将这本书作为参考指南。
你需要具备的唯一先决条件是一些大学数学知识。本指南中提到的程序都在MATLAB包中进行了尝试和测试。本指南中使用的语言简单而直接。
还有一件事你需要记住，这本书的主要读者不是初学者。这本指南很详细，有1104页厚。这些主题都被详细地涵盖了，在这个列表中没有其他指南像这个一样详细和全面。
9.机器学习的傻瓜
理解机器学习背后的科学并非儿戏。这本书来自“傻瓜”系列，该系列以解释者而闻名。这本书的简单和详细的解释，使它成为一个完美的适合好奇的学习者谁刚刚开始。
基本概念在这本书中解释得很好，这也是专业人士会觉得它有点无聊的主要原因。如果你想知道为什么你需要学习机器学习，这背后有各种各样的原因。世界发展很快，拥有一个良好的机器学习设置是强制性的。如果没有ML，检测欺诈活动、过滤垃圾邮件、提供实时广告等任务是不可能完成的。
作者二人组约翰·保罗·穆勒和卢卡·马萨隆成功地提供了一份指南，其中所有的核心概念都以这样一种方式解释，初学者最终不会寻找任何其他指南来完成基础知识。这本书还有一个专门的章节，作者指出了机器学习科学在日常生活中的所有实现，以及这些应用程序如何使我们更容易。
结论
机器学习是在IT行业工作的人不应该忽视的一门科学。我们在这里提到的书都是你能在市场上找到的最好的书，我们希望你能做出正确的选择。如果你发现自己陷入了两难的境地，不知道如何选择一本，也没什么可担心的，因为我们将推荐上面列出的两本书。
- 对于初学者来说，最好的选择是机器学习的傻瓜．本指南的主要重点是向初学者介绍ML的基础知识。
- 如果你是专业人士，我们建议你捡起来机器学习:一个概率的视角．这是你能找到的最全面、最彻底的指南。
