经典入门书籍

  1. 《机器学习基础》

    • 作者：周志华
    • 简介：国内经典教材，涵盖监督学习、无监督学习等核心算法，适合初学者打基础。
    机器学习_基础
    [了解更多机器学习资源](/机器学习/学习路径)

  2. 《Python机器学习》

    • 作者：Andreas Muller
    • 简介：结合Python编程实战，详解Scikit-learn库的应用，适合编程爱好者。
    Python_机器学习

进阶提升书籍

  • 《深度学习》
    • 作者：Ian Goodfellow
    • 简介：深度学习领域权威著作，适合掌握基础后进一步探索神经网络与模型优化。
    深度学习_Ian_Goodfellow
    [查看深度学习专题](/深度学习/专题)

实战应用书籍

  • 《机器学习实战》
    • 作者：Peter Harrington
    • 简介：通过实际案例讲解算法应用，适合希望将理论转化为代码的读者。
    机器学习实战_Peter_Harrington

学习建议

  • 建议从基础书籍开始，逐步过渡到进阶和实战内容。
  • 可结合在线课程与书籍同步学习，例如 机器学习课程推荐。

希望这份书单能帮助您开启机器学习之旅！🚀