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人工智能书籍推荐知乎（人工智能书籍推荐知乎）
发布时间：2023-03-11 23:04:09
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创意岭 阅读：
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能书籍推荐知乎的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、机器学习应该看哪些书籍？
1、人工智能编程范例
如果您想接触最新的人工智能技术，那么PeterNorvig写的人工智能编程范例将非常适合。
这被广泛认为是有史以来最好的编程书籍之一。实际的写作风格很容易遵循。它会引导你在学习的过程中自我发现。而且例子也帮助你用最清晰的方式写出高质量的LISP程序。
请注意，在打开这本书之前，作者默认你应该有编程经验。这并不是说你要成为一个编程方面的专家，但如果你从来没有写代码(或者写的不太好)，那么你可能在学习的过程中遇到很多困难。
这本书长达900多页，但它仍然是无可争议学习人工智能这一与机器学习非常相关的主题的最好的资源。
2、傻瓜机器学习
以前，我一直是讨厌推荐“Fordummies”系列的书籍，因为它们都太过简单直白。但是，由于这本书的作者都是经验丰富的数据科学家，我决定破一次例。
即使是零基础，傻瓜机器学习这本书也能让读者快速体验到机器学习的魅力。尽管书中的例子是用python语言写的，但是其实你并不需要了解python的语法。
在本书中，你将了解到机器学习的历史以及机器学习与人工智能的不同。作者为我们详尽地讲解了每一个知识点。
在读本书之前，你只需要一些数学和逻辑方面的基本知识，而并不需要编程的经验。如果你在读这本书前从没接触过算法，可能你会有点痛苦，不过仍然可以做一些互补的研究。
3、机器学习：用算法让数据说话
PeterFlach写的这本机器学习包含了很多机器学习的实际案例。我认为这本书是为中高级开发人员而写。他们可以用这本书巩固机器学习方面的基础知识，因为这本书比其它书更详细。
用这本书，你将利用机器学习方法来生成，分析和预测统计模型。Peter阐述了自定义垃圾邮件过滤器如何工作，并且解释了为何这种方法现在这么火。
从ROC分析开始，后面的章节中会比之前深一些。
在每个知识点处，这本书都配有图形、图表的说明。机器学习是一个很宽的领域，而Peter通过例子的方式，分解了其中主要的部分。
如果你对大数据和机器学习感兴趣，那么我极力推荐这本书，但是这有一个前提，那就是你有一定的背景知识。
4、Python机器学习
在我之前提到的书中，几乎没有限定语言的。而这本SebastianRaschka的450多页的书将打破这一记录。
对于想学习机器学习的python开发人员来说，这本是最好的导论。
很多人选择python作为工具是因为python语法简单，功能强大，而且像scikit-learn这样的机器学习类库众多。
这本书详细地讲解了scikit-learn，并引导我们应用它来做数据分析。这本书的作者推崇在编写算法的同时进行可视化。因此，你不仅能学到如何编写算法，还能学会对数据进行可视化。
总的来说，这本书偏重技术，但是也不是专门为python专家写的。如果你对python语言很熟悉，最好还了解scikit-learn，那么这本书一定很适合你。
二、有哪些有关人工智能的好书值得推荐
机器学习
Programming Collective Intelligence
本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。
全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
Machine Learning for Hackers
Machine Learning for Hackers （中文译名：机器学习-实用案例解析）通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。这是一本实操型的书，重点放在讲怎么用R做数据挖掘，机器学习的算法更多的是通过黑箱的方式来讲，强调input,output含义，弱化机器学习算法细节。文中基本都是通过case来讲述怎么去解决问题，并且提供了原始数据供自己分析。适合两种人：
（1）有过机器学习的一些理论，缺少案例练习
（2）只需掌握怎么用通用的机器学习解决问题的人，只希望知道机器学习算法的大致思想，不想详细学习机器学习中的算法。
Machine Learning by Tom M Mitchell
《Machine Learning》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《Machine Learning》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
The Elements of Statistical Learning
《The Elements of Statistical Learning》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《The Elements of Statistical Learning》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。
计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。
Learning from Data
这是一门机器学习（ML）的入门课程，涵盖其基本理论、算法及应用。机器学习是大数据及金融、医药、商业及科研应用的关键技术。机器学习使得计算系统能够自动学习如何通过数据中提取的信息执行目标任务。机器学习现已成为当下最热门的研究领域之一，也是加州理工学院15个不同专业的本科生和研究生的研修课程。本课程在理论和实践中保持平衡，并涵盖了数学与启发式方法。
Pattern Recognition and Machine Learning
这本书是机器学习的神作之一，必读经典！
人工智能
Artificial Intelligence: A Modern Approach
《Artificial Intelligence: A Modern Approach》以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。
Artificial Intelligence for Humans
这本书阐释了基本的人工智能算法，如维度、距离度量、聚类、误差计算和线性回归等，用了丰富的案例进行阐释。需要较好的数学基础。
Paradigm of Artificial Intelligence Programming
本书介绍了出色的编程范式和基本的AI理论，是致力于人工智能领域的小伙伴的必读之作。
Artificial Intelligence: A New Synthesis
本书提出了统一人工智能理论的新的集成方法，涵盖了诸如神经网络，计算机视觉，启发式搜索，贝叶斯网络等。进阶选手必读。
The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of Human Mind
在这部让人脑洞大开的图书中，科技先锋马文·明斯基继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。
Artificial Intelligence (3rd Edition)
这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人也可以很容易地理解其中的解释和概念。化繁为简，但也包含了高层次的人工智能领域的探讨。
三、想要学习人工智能，有推荐的书籍和课程么？
想要关于人工智能的书籍，是想要自学人工智能吗？如果是自学的话，那需要学的是相关专业，那你自学才可以的，如果你学的不是相关专业的话，不建议你自学，还是比较建议找一些机构学习的，因为他们更专业，不但可以让你更快速掌握相关的知识，并且培训的知识都以职场需要用为主，所以还是建议去机构学习。毕竟大多数人学习以后还是会用来工作的。
由于人工智能技术是最近比较热门的职业，所以学的人还是比较多的，至于学习的内容是：
python基础与科学计算模块
Python基础语法 科学计算模块Numpy 数据处理分析模块 数据可视化模块
AI数学知识
微积分基础（导数的定义） 线性代数基础 多元函数微分学 线性代数高级 概率论 最优化
线性回归算法
多元线性回归 梯度下降法 归一化 正则化 Lasso回归、Ridge回归、多项式回归
图像识别原理到进阶实战
卷积神经网络原理 卷积神经网络优化 经典卷积网络算法 OpenCV模块 古典目标检测算法 现代目标检测算法
学习AI数学知识主要是掌握后面机器学习算法、深度学习算法涉及的数学知识，使得后面在理解算法推导的过程中游刃有余。如果朋友大学数学知识还未忘记或者研究生毕业，这一部分可以先跳过学习后面的知识。
除了上述之外，还有自然语言、海量数据挖掘工具等等，就不一一说了，想要更详细的课程可以到一些专业的机构了解一下。现在网上不是有很多的课程吗，有很多都是免费的，可以先试着听一听，感觉感觉。
人工智能在近段时间是较为受欢迎的，毕竟大家都是喜欢更为便利的生活，回家不想做饭了，有电饭煲，不想洗碗了，有洗碗机，不想扫地了，有智能扫地机器人，工作累了，还有智能音箱可以缓解疲劳，这样的生活没人拒绝得了。也是因为被更美好的生活所吸引，现在很多的年轻人比较看好人工智能，也有很多人转行人工智能，就比如说一些刚刚大学毕业的学生和一些参加工作没多久的人，还有一些研究生也都是比较看好这个职业的，因此，人工智能可以说是一个比较有发展的职业。
四、关于计算机人工智能图像识别入门书籍
《人工智能 智能系统指南》
Michael Negnevitsky所著的《人工智能智能系统指南（原书第3版）》是一本很好的人工智能入门书籍，内容丰富、浅显易懂。作者根据自己多年的教学、实践经验，并结合实际代码、图示、案例等讲解了人工智能的基本知识。全书共分10章，主要内容包括：基于规则的专家系统、不确定性管理技术、模糊专家系统、基于框架的专家系统、人工神经网络、进化计算、混合智能系统、知识工程、数据挖掘等。另外，本书还提供了一个人工智能相关术语表和包含商业化的人工智能工具的附录。
以上就是关于人工智能书籍推荐知乎相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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