編者按：為了邁入機器學(xué)習(xí)的大門，雷鋒網(wǎng)已經(jīng)為讀者們分享了不少學(xué)習(xí)干貨，但這些干貨推薦又怎么能填補大家的熱情？除了上次的視頻及論文外，今天雷鋒網(wǎng)要推薦的是五本關(guān)于機器學(xué)習(xí)的電子書，而且是免費的！

如果對機器學(xué)習(xí)有所了解，想必對 KDnuggets 這個網(wǎng)站并不陌生。它們上個月舉行了一個機器學(xué)習(xí)電子書評選，經(jīng)過網(wǎng)友們的熱心票選，得到了一份五大免費書的榜單，雷鋒網(wǎng)編譯如下，未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載。

No.1 機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論（Introduction to Machine Learning）

這本不到 170 頁的書由斯坦福人工智能教授 Nils J. Nilsson 所著，結(jié)合了他在上世紀(jì) 90 年代中期的一些研究，對機器學(xué)習(xí)做了一個初步的介紹。由于成書時間比較古老，所以里面并沒有提到現(xiàn)在比較流行的一些新研究發(fā)現(xiàn)。但書里所提到的基本概念都是歷久彌新的，值得一讀。

下載地址：http://ai.stanford.edu/~nilsson/mlbook.html

No.2 理解深度學(xué)習(xí)：從理論到算法（Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms）

聽起來有種《從優(yōu)秀到卓越》的感覺，然而這本書可是耶路撒冷希伯來大學(xué)教授Shai Shalev-Shwartz和滑鐵盧大學(xué)教授ShaiBen-David 所寫，這本書相對于第一本推薦書而言更加關(guān)注前沿科技，對算法也做了更多的介紹，可以說比較務(wù)實。不過，里面有些內(nèi)容可能對初學(xué)者來說有點難，可以當(dāng)做選讀嘗試?yán)斫庖幌隆?/p>

下載地址：http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/copy.html

No.3 《貝葉斯推理與機器學(xué)習(xí)》（Bayesian Reasoning and Machine Learning）

如果提到貝葉斯推理，想必這本書是最為著名的一本，對概率機器學(xué)習(xí)感興趣的人，讀它就對了。在亞馬遜上，明尼蘇達大學(xué)的 Arindam Banerjee 在評論里表示，這本書很適合作為介紹讀物，供本科高年級學(xué)生或研究生了解。

下載地址：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online

No.4 《深度學(xué)習(xí)》（Deep Learning）

該書由 Goodfellow、Bengio 和 Courville 一同合著，很快就要出版，不過在官網(wǎng)上有免費的電子版本。這本書的目標(biāo)讀者是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)專業(yè)的本科生及研究生，或是那些已經(jīng)開始進軍深度學(xué)習(xí)及人工智能產(chǎn)業(yè)的人。如果你是一名缺乏機器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計學(xué)背景的軟件工程師，但希望快速入門并在工作上運用相關(guān)技能的話，這本書也可以幫助你。

下載地址：http://www.deeplearningbook.org/

No.5《增強學(xué)習(xí)：導(dǎo)論》（Reinforcement Learning: An Introduction）

Sutton和Barto合著的這部經(jīng)典教材很快要出第二版紙質(zhì)書，而網(wǎng)絡(luò)上也已經(jīng)有電子版。

AlphaGo作為增強學(xué)習(xí)的代表，讓后者為人所知，而它也成為了實現(xiàn)自動駕駛及其它同類應(yīng)用的重要技術(shù)手段。無可質(zhì)疑的是，機器學(xué)習(xí)與增強學(xué)習(xí)的結(jié)合，已經(jīng)成為實現(xiàn)通用AI的普遍共識。David Tan 在亞馬遜是這樣評價的：

“該書以翔實的例子和引人入勝的介紹讓我們對增強學(xué)習(xí)有了初步了解。接下來以三章介紹了增強學(xué)習(xí)的三個概念，并在最后介紹了具體解決方案及算法實例。我認為計算機專業(yè)的學(xué)生都能讀懂，但第八章涉及了一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，可能相對難一些?！?/p>

下載地址在此：https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/bookdraft2016sep.pdf

五本書的下載地址都已附上，如果對機器學(xué)習(xí)感興趣的小伙伴們，趕緊下載來看看吧。

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