Мы собрали здесь основные книги по машинному обучению, которые должен прочитать каждый, кто хочет разобраться в теме. Они – в оригинале – находятся в свободном доступе.
Анализ больших наборов данных. Джеффри Ульман, Ананд Раджараман, Джефф Ульман (Mining of Massive Datasets. Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman). Основанная на курсах Стэндфордского университета, эта книга предназначена для студентов, изучающих компьютерные науки, и не требует предварительных знаний. Она была опубликована издательством Cambridge University Press.
Введение в статистическое обучение (с приложениями в R). Даниела Уиттен, Гарет Джеймс, Роберт Тибширани, Тревор Хасти. (An Introduction to Statistical Learning (with applications in R). Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani). Данная книга раскрывает статистические методы обучения.
Глубокое обучение. Ян Гудфеллоу, Джошуа Бенджио и Аарон Курвиль. (Deep Learning. Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville). Учебник предназначен для тех, кто находится на ранних ступенях изучения глубокого обучения и хотел бы побольше узнать об этом предмете.
Вероятностное программирование и байесовский метод для хакеров. Кэмерон Дэвидсон-Пилон. (Bayesian methods for hackers. Cam Davidson-Pilon). Просто находка для тех, кто слабо разбирается в математике! Книга познакомит вас с байесовскими методами и вероятностным программированием с точки зрения вычислений.
Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам. Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид (Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David). Данное издание – уже для искушенных в математике людей. Одна из наиболее часто рекомендуемых книг для понимания магии машинного обучения.
Учебник по глубокому обучению. Лаборатория LISA, Монреальский университет. (Deep Learning Tutorial.LISA lab, University of Montreal) Всем, кто хочет погрузиться в область глубокого обучения и чувствовать себя там свободно, учебник прочесть обязательно. (К сожалению, на русский язык его пока не перевели).
Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными. Андреас Мюллер, Сара Гвидо (Building Machine Learning Systems with Python. Author: Willi Richert and Luis Pedro Coelho). С помощью исследования статистического обучения, руководство объясняет использование методов машинного обучения.
Машинное Обучение. Алгоритмическая Перспектива. Стивен Марсленд (Machine Learning. An Algorithmic Perspective. Stephen Marsland). Эта книга может многое предложить будущим инженерам и компьютерщикам, изучающим машинное обучение и искусственный интеллект. Мы настоятельно рекомендуем вам изучить ее, так как она является отличным справочным источником для обучения языку python.
Построение систем машинного обучения на языке Python. Луис Педро Коэльо, Вилли Ричард (Building Machine Learning Systems with Python. Willi Richert and Luis Pedro Coelho). Идеальное практическое руководство, чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения с python.