比视频更容易学懂的5本23年机器学习深度学习新书

2023被称为人工智能元年，各种AI应用层出不穷，比如ChatGPT、AI换脸、AI绘画、AI配音等应用，这也让机器学习和深度学习技术热潮更上一层，23年机器学习和深度学习更是涌现了许多优秀的教程书。

今天和大家分享的是，23年机器学习和深度学习领域5本非常值得一读的教程书， PDF和配套资料、代码都已经下载好了。

PDF获取方式：可以去我的微信公众号【小师妹依依】回复【222】获取

神经网络和深度学习教科书

发布日期：2023 年 6 月 30 日，这本书的两个版本在Springer访问数高达 4百万，是当之无愧的神经网络和深度学习顶级教科书。

作者：Charu C. Aggarwal

作者简介：麻省理工博士，拥有80多项专利、发表了400多篇论文，获得了IEEE 计算机协会最高奖项，两次最佳论文奖和一项 EDBT Test-of-Time 奖。

书籍内容概括：只要你对神经网络感兴趣，就可以无脑跟着这本书学，这本2023年的新书是作者基于之前那本神经网络的全新更正版，新增了有关反向传播和图神经网络的单独章节。

涵盖了深度学习中的经典模型和现代模型，让大家可以理解神经架构在不同应用中的重要设计概念，以及神经网络为什么有效，又在什么时候可以比现有的机器学习模型效果更好。

还把训练神经网络容易踩的坑和难点都一一进行了讲解，通过这本书你可以学会如何针对不同类型的问题设计神经架构。

使用Python进行机器学习：理论与实现

发布时间：2023年7月12日，发布五个月在Springer访问数已达 39k

作者：Amin Zollanvari

作者简介：纳扎尔巴耶夫大学电气与计算机工程副教授兼数据科学实验室主任，2010 年获得德克萨斯农工大学电气工程博士学位，在著名期刊和国际会议上撰写了 80 多篇研究论文，自2018年以来一直担任IEEE Access的副主编。

书籍内容概括：

这本书是作为本科生和研究生机器学习基础知识教材来编写的，会带大家从理论和实践两个角度来理解机器学习的基本要素。

并且本书每章的理论都会辅以Python练习，非常适合没有 Python 编程经验的读者。

这本书的内容包括最近邻、线性模型、决策树、集成学习、模型评估和选择、降维、组装各种学习阶段、聚类以及深度学习，并介绍了用于数据科学和机器学习的基础Python包，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、XGBoost和带有TensorFlow后端的Keras。

深度学习基础和概念

发布时间：2023 年 11 月 1日，发布两个月在Springer访问数已达63k。

作者： Christopher M. Bishop

作者简介：他是爱丁堡大学计算机科学名誉教授和剑桥达尔文学院院士，现任微软技术研究员和微软研究院 AI4Science主任。并且是英国人工智能委员会的创始成员，也是机器学习领域必读书籍模式识别教程书的作者。

书籍内容概括：这本书总共分为20个章节，每个内容都是独立出来的我们可以一节一节的拆开学。

这种方式既适合机器学习的新手，也适合该领域已经有经验的人。

这本书虽然是23年的新书，但是作者没有花很多功夫去讲新技术而是把重点放在深度学习的核心技术上，因为作者觉得所有新技术，都是从这些基础的东西上发展出来的，所以学会深度学习的核心技术才是重点。

理解深度学习

发布时间：2023 年 12 月 5 日，该书还未出版就已经在外网拥有 19万次 下载！

作者：Simon J.D. Prince 

作者简介：巴斯大学计算机科学名誉教授，他曾领导 Anthropics Technologies Ltd、Borealis AI 等学术界和工业界的研究科学家团队。

书籍内容概括：这本书的内容只需要你有本科数学基础就可以读懂，（前提是英语够好）。

作者丰富的实战经历，让这本书不仅结构清晰还拥有许多真实案例供大家进行实操。

每一章都留下了相关练习、和大量笔记非常适合没接触过深度学习的新手。

从介绍深度学习模型开始，并讨论了如何训练它们，衡量它们的性能，以及如何提高它们的性能。

这些章节只需要用到线性代数、微积分和概率，所有理科的本科同学都可以阅读。

后续部分涉及生成模型和强化学习，这些章节需要更多的概率和微积分知识，比较适合自学能力强或者已经是研究生的小伙伴。

统计学习导论：Python版

发布日期：2023年7月，2013年发布r语言版本在豆瓣评分一直维持在9.6分。

作者：Gareth James / Daniela Witten / Trevor Hastie / Robert Tibshirani

作者简介：Gareth James是南加州大学的数据科学和运营学教授。

Daniela Witten是华盛顿大学统计学和生物统计学副教授。

Trevor Hastie和Robert Tibshirani是斯坦福大学的统计学教授。

书籍内容概括：这本书有成给学渣的机器学习书，虽然它叫统计学导论，但是当它只有r语言版本的时候还是受到众多机器学习领域学习者的追捧，甚至很多人自发的将r语言练习改成Python，从这就可以很好的说明这本书的含金量了。

这本书的主题包括包括线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类等，在每章末尾都包含一个练习，用 Python 演示了每章的概念。

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