从零到一｜14本书人工智能入门必备书单（附PDF链接）

来源：AI前哨

本文共2000字，建议阅读7分钟。

本文为想要入门机器学习以及夯实数学根本的学习者供应了学习书单。

一、机器学习篇

在机器学习上，首先要推举的是两部海内作者的著作：

李航博士所著的《统计学习方法》周志华教授的《机器学习》

《统计学习方法》采取“总 - 分 - 总”的构造，在梳理了统计学习的基本观点后，系统而全面地先容了统计学习中的 10 种紧张方法，末了对这些算法做了总结与比较。
这本书以数学公式为主，先容每种方法时都给出了详尽的数学推导，险些不含任何废话，因而对读者的数学背景也提出了较高的哀求。

比较之下，《机器学习》覆盖的范围更广，具有更强的导论性子，有助于理解机器学习的全景。
书中涵盖了机器学习中险些所有算法类别的基本思想、适用范围、优缺陷与紧张实现办法，并穿插了大量普通易懂的实例。

如果说《统计学习方法》胜在深度，那么《机器学习》就胜在广度。
在具备广度的条件下，可以根据《机器学习》中供应的丰富参考文献连续深挖。

读完以上两本书，就可以阅读一些经典著作了。
经典著作首推Tom Mitchell所著的《Machine Learning》，中译本名为《机器学习》。
本书成书于 1997 年，虽然难以覆盖机器学习中的最新进展，但对付基本理论和核心算法的论述依然鞭辟入里，毕竟经典理论经得起韶光的磨练。
这本书的侧重点也在于广度，并不涉及大量繁芜的数学推导，是比较空想的入门书本。
作者曾在自己的主页上说本书要出新版，并补充了一些章节的内容，大概近两年可以期待新版本的涌现。

Tom Mitchell 所著的《Machine Learning》

Tom Mitchell 所著的《Machine Learning》中文译本

另一本经典著作是Trevor Hastie等人所著的《Elements of Statistical Learning》，于 2016 年出版了第二版。
这本书没有中译，只有影印本。
高手的书都不会用大量繁芜的数学公式来恐吓人（专于算法推导的书除外），这一本也不例外。
它强调的是各种学习方法的内涵和外延，比较于详细的推演，通过方法的来龙去脉来理解其运用处景和发展方向恐怕更加主要。

压轴登场的非Christopher Bishop所著的《Pattern Recognition and Machine Learning》莫属了。
本书出版于 2007 年，没有中译本，大概缘故原由在于将这样一本煌煌巨著翻译出来不知要花费多少挑灯夜战的夜晚。
这本书的特点在于将机器学习算作一个整体，不管于基于频率的方法还是贝叶斯方法，不管是回归模型还是分类模型，都只是一个问题的不同侧面。
作者能够开启上帝视角，将机器学习的各类各样都纳入一张巨网之中，遗憾的是，大多数读者跟不上他居高临下的思路（也包括我自己）。

末了推举的是David J C MacKay所著《的Information Theory, Inference and Learning Algorithms》，成书于 2003 年，中译本名为《信息论，推理与学习算法》。
本书作者是一位全才型的科学家，这本书也并非机器学习的专著，而是将多个干系学科熔于一炉，内容阅读相称广泛。
比较于前面板着脸的教科书，阅读本书的觉得就像在和作者谈天，他会在谈笑间抛出各种各样的问题让你思考。
广泛的主题使本书的阅读体验并不轻松，但可以作为扩展视野的一个调节。

二、数学篇

1. 线性代数

推举两本国外的教材。
其一是Gilbert Strang所著的《Introduction to Linear Algebra》，英文版在 2016 年出到第五版，暂无中译本。
这本通过直不雅观形象的观点性阐明阐述抽象的基本观点，同时辅以大量线性代数在各领域内的实际运用，对学习者非常友好。
作者在麻省理工学院的 OCW 上开设了相应的视频课程，还配有习题解答、仿照试题等一系列电子资源。

其二是David C Lay所著的《Linear Algebra and its Applications》，英文版在 2015 年同样出到第五版，中译本名为《线性代数及其运用》，对应原书第四版。
这本书通过向量和线性方程组这些基本观点深入浅出地先容线代中的基本观点，着重公式背后的代数意义和几何意义，同样配有大量运用实例，对理解基本观点帮助很大。

2. 概率论

根本读物可以选择Sheldon M Ross所著的《A First Course in Probability》，英文版在 2013 年出到第九版（18 年立时要出第十版），中译本名为《概率论根本教程》，对应原书第九版，也有英文影印本。
这本书抛开测度，从中央极限定理的角度谈论概率问题，对观点的阐明更加普通，书中还包含海量紧密联系生活的运用实例与例题习题。

另一本艰深的读物是Edwin Thompson Jaynes所著的《Probability Theory: The Logic of Science》，本书暂无中译本，影印本名为《概率论沉思录》也已绝版。
这本书是作者的遗著，花费半个世纪的韶光完成，从名字就可以看出是一部神书。
作者从逻辑的角度磋商了基于频率的概率，贝叶斯概率和统计推断，将概率论这门偏履历的学科纳入数理逻辑的框架之下。
如果读这本书，千万要做好烧脑的准备。

3. 数理统计

根本读物可以选择陈希孺院士所著的《数理统计学教程》。
关于统计学是不是科学的问题依然莫衷一是，但它在机器学习中的主要浸染毋庸置疑。
陈老的书重在论述统计的观点和思想，力争传授利用统计不雅观点去不雅观察和剖析事物的能力，这是非常难能名贵的。

进阶阅读可以选择Roger Casella所著的《Statistical Inference》，由于作者已于 2012 年辞世，2001 年的第二版便成为绝唱。
中译本名为《统计推断》，亦有影印本。
本书包含部分概率论的内容，谆谆教导地先容了统计推断、参数估计、方差回归等统计学中的基本问题。

4. 最优化理论

可以参考Stephen Boyd所著的《Convex Optimization》，中译本名为《凸优化》。
这本书虽然块头吓人，但可读性并不差，紧张针对实际运用而非理论证明，很多机器学习中广泛利用的方法都能在这里找到源头。

5. 信息论

推举Thomas Cover和Jay A Thomas合著的《Elements of Information Theory》，2006 年出到第二版，中译本为《信息论根本》。
这本书兼顾广度和深度，虽然不是大部头却干货满满，讲清了信息论中各个基本观点的物理内涵，但要顺畅阅读须要一定的数学根本。
其余，本书侧重于信息论在通信中的运用。

本文PDF资源链接

1. 机器学习篇：

Machine Learninghttp://www.cs.ubbcluj.ro/~gabis/ml/ml-books/McGrawHill%20-%20Machine %20Learning%20-Tom%20Mitchell.pdfElements of Statistical Learninghttps://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdfPattern Recognition and Machine Learninghttp://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition %20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdfInformation Theory, Inference and Learning Algorithmshttp://www.inference.org.uk/itprnn/book.pdf

2. 数学篇：

Introduction to Linear Algebrahttps://math.mit.edu/~gs/linearalgebra/linearalgebra5_Preface.pdfLinear Algebra and its Applicationshttp://www.zuj.edu.jo/download/linear-algebra-and-its-applications-david-c-lay-pdf/A First Course in Probability（8th edition）http://julio.staff.ipb.ac.id/files/2015/02/Ross_8th_ed_English.pdfProbability Theory: The Logic of Sciencehttp://www.med.mcgill.ca/epidemiology/hanley/bios601/GaussianModel/JaynesProbabilityTheory.pdfStatistical Inferencehttps://fsalamri.files.wordpress.com/2015/02/casella_berger_statistical_inference1.pdfConvex Optimizationhttps://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdfElements of Information Theoryhttp://www.cs-114.org/wp-content/uploads /2015/01/Elements_of_Information_Theory_Elements.pdf

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