幾本機器學習書籍

最近因為在 Python 與 R 語言學習用力, 對機器學習也熱衷起來. 不過這方面中文書籍還不是很多, 只找到如下幾本我認為還不錯的, 值得一讀 :

# 機器學習：使用Python進行預測分析的基本技術 (碁峰, 賴屹民譯)

此書譯自 WILEY 出版的 "Machine Learning in Python : Essential Techniques for Predictive Analysis (2015)".

# Python機器學習

此書譯自 "Python Machine Learning (2015, Packt)", 第九章有談到如何在 web 中嵌入機器學習模型, 使用 SQLite 資料庫來儲存資訊, 以及用 Python 寫成的 Flask 框架來實作網頁應用程式 (此框架也被 LinkedIn 與 Pinterest 採用).

# 機器學習導論（簡體書）

此書譯自邁阿密大學教授 Miroslav Kubat 寫的 "An Introduction to Machine Learning (Springer 出版, 2015)", 此書主要是從原理說明出發闡釋機器學習理論, 因此書中準備了許多解釋性圖片, 並未如學院派使用大量數學, 而且原文淺顯易懂, 每章末附有習題, 作者是以教科書形式編寫, 故適合初學者閱讀. 惟此書使用一般演算法語言描述, 不使用常見的 Python 或 R 語言, 故實作上需參考其他書籍.

# 深度學習快速入門：使用TensorFlow

此書譯自 Packt 的 "Gettng Started with TenseFlow (2016)".

# 改變未來20年最重要的20個視覺機器學習理論深讀 (佳魁, 2016)

此書為大陸出版品之繁體版, 我從市圖文化中心分館借到此書, 因此不用買. 此書是 12 位機器學習領域的博士所歸納整理的 20 個視覺機器學習理論, 包括 K-means, 決策樹, 貝氏學習, CNN, 遺傳演算法, 以及這兩年最紅火的深度學習演算法等等. 由於是理論的綜合摘要, 並不適合初學者閱讀.

# Google就是這樣猜中你的心：用機器學習及演算法分析 (2016, 祁瑞華)

此書為大陸出版品的繁體版.

# 今天不學機器學習，明天就被機器取代：從Python入手+演算法 (鄭捷)

此書我在明儀翻閱過, 除傳統演算法外, 還包括深度學習, 廣用於語音辨識的隱藏式馬可夫模型等演算法. 此書第一章有介紹如何在 Linux 下安裝 Python 機器學習套件. 作者為大陸自然語言處理網站 http://www.threedweb.cn 站長, 其最新著作也很吸引我的注意力 (三民有賣) :

# NLP漢語自然語言處理原理與實踐 (2017) 87 折=512 元

此書是目前第一本結合語言學與演算法的中文 NLP 書籍, 我已向三民下訂. 參考博客來說明.

參考 :

# TensorFlow深度學習講座

2017-03-15 補充 :

今天在博客來看到這本簡體書似乎不錯 :

# 機器學習實踐指南:案例應用解析(第2版)

Source : 三民

但是看了豆瓣讀書的書評, 有人說此書不及格, 許多關鍵概念一筆帶過, 程式碼剪剪貼貼抄抄寫寫, 又讓我遲疑了. 不過這本書本來就是著重實作, 淡化理論部分應可理解.

2017-03-16 補充 :

我在下面這篇看到更多書籍介紹, 值得參考 :

# 原創推薦數據科學統計數學方面的必讀書籍
# 深度学习如何入门？