机器学习的书籍推荐
机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个必备模块。许多不同的领域如机器人、医学、零售和出版等，都需要依赖这门技术。励志网小编今天来聊聊机器学习领域十大好书。
1、Python机器学习实践指南
结合了机器学习和Python语言两个热门的领域。
书中的每个项目都同时提供了教学和实践，教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。
2、Python机器学习——预测分析核心算法
从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。
专注于两类核心的`“算法族”，惩罚线性回归和集成方法。
3、NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用
NLTK和Python库构建机器学习应用。
NLTK和Python库构建机器学习应用，一本教读者学习如何利用NLTK和Python语言进行自然语言处理并学会开发机器学习相关应用的指南。
4、机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)
本书为数据科学家提供了一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，为他们在数据科学领域的长期职业生涯提供了所需的一套基本工具。
为数据科学家提供bibei工具和技巧，使用R统计环境，快速上手实践。
5、实用机器学习
使用R语言引导读者掌握机器学习实战，顺利针对新问题、新数据选择和使用机器学习算法。
滴滴研究院副院长叶杰平、 武汉大学教授陈震中等专家学者倾情推荐。
6、概率编程实战
一本不可思议的Scala概率编程实战书籍!
人工智能领域的先驱、美国加州大学伯克利分校教授Stuart Russell作序推荐!
7、贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断
国际著名机器学习专家余凯博士、腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐!
下一个十年，掌握贝叶斯方法，就像今天掌握C/C++、Python一样重要!全彩印刷!
8、机器学习项目开发实战
微软MVP重磅作品!
详细介绍了适合机器学习开发的Microsoft F#语言和函数式编程。
9、贝叶斯思维：统计建模的Python学习法
数据分析师、数据工程师、数据科学家必备手册!
大数据时代，不懂贝叶斯你就Out了!Think Stats和Think Python图书作者重磅出击!
10、TensorFlow技术解析与实战
领导“谷歌大脑”的工程师Jeff Dean发来寄语李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐。
包揽TensorFlow 1.1的新特性，技术内容全面，实战案例丰富，视野广阔，人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热点一应俱全。
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