在人工智能飞速发展的当下，机器学习与深度学习犹如打开人工智能大门的关键钥匙。如今，机器学习和深度学习已然成为多学科热门的交叉方向，将两者结合起来发表论文，堪称是一种降维打击般的强大优势。

然而，对于那些刚刚接触机器学习和深度学习领域的初学者而言，如果盲目地进行学习，只会让自己越学越迷糊，陷入困惑的境地。

为了便于大家更好地学习，曾曾特意为大家收集了机器学习与深度学习领域在这几年中极为热门的教程书籍（这些书籍要么是中文版，要么有中文译版）。

（文末领取电子版合集PDF）

1. 《机器学习》（西瓜书）：

作者：周志华。

特点：这本书是机器学习相关理论的入门宝典，内容全面系统，涵盖了机器学习的基本概念、各种经典的机器学习方法，如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等，以及一些进阶的机器学习知识，如特征选择、稀疏学习、半监督学习等。书中不仅有理论讲解，还配有实例和应用场景介绍，能够帮助读者建立起对机器学习的整体认知。

2. 《统计学习方法》：

作者：李航。

特点：该书着重于机器学习算法的理论推导，对一些常见的机器学习算法，如感知机、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等，进行了详细的理论分析和推导。对于想要深入理解机器学习算法原理的读者来说，是一本非常好的参考书籍。

3. 《Python 机器学习基础教程》：

作者： [德] 安德里亚斯·穆勒 / [美] 莎拉·吉多

特点：以 Python 语言为基础介绍机器学习，主要内容包括机器学习的基本概念及其应用、常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点等。书中有大量的代码示例和实践项目，能够帮助读者快速上手，将理论知识应用到实际的机器学习项目中。

4. 《机器学习实战》：

作者: [法] Aurélien Géron

特点：通过具体的示例和可用于生产环境的 Python 框架，介绍了如何使用 Python 实现各种机器学习算法。书中包含了大量的实战案例和代码，可以帮助读者更好地理解和掌握机器学习算法的实际应用。

5. 《神经网络与深度学习》：

作者：由复旦大学邱锡鹏教授所著。

特点：系统整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法。对于想要了解深度学习的读者来说，是一本很好的入门书籍。

6. 《人工智能基础数学》：

作者：哈拉·尼尔森

特点：基本涵盖了人工智能所需的全部数学知识，并且全程结合人工智能模型、方法以及应用的实例来阐释底层的基础数学知识，能够让读者达到即学即用的效果。对于数学基础相对较弱，但又想学习机器学习的读者来说，是一本很好的数学基础补充书籍。

7. 《终极算法》：

作者: [美] 佩德罗·多明戈斯

特点：这本书探讨了机器学习和人工智能如何重塑世界的问题，帮助读者理解谷歌、亚马逊等背后的机器学习原理，适合对人工智能感兴趣、想要了解机器学习原理以及想预测未来科技发展并提前布局的各类读者。

由于篇幅太多就不一一展示，需要的朋友：

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