机器学习作为人工智能的核心领域，拥有众多经典与前沿的著作。以下是精选书籍及学习资源：

📖 经典入门书籍

  • 《机器学习基础》

    机器学习_基础
    适合零基础读者，系统讲解监督学习、无监督学习等核心概念。[点击查看配套教程](/tutorial/machine-learning)

  • 《Python机器学习》

    Python_机器学习
    结合代码实践，涵盖数据预处理、模型评估等实用技能。[了解更多实战案例](/community/codes/machine_learning)

🚀 进阶学习资源

  • 《深度学习》（花书）

    深度学习_书籍
    由Ian Goodfellow等人合著，适合有一定数学基础的学习者。[查看配套代码库](/community/codes/deep_learning)

  • 《机器学习实战》

    机器学习_实战
    通过项目驱动教学，适合希望快速上手的开发者。[访问项目示例页面](/community/projects/machine_learning)

🌐 国际经典著作

  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》
    Pattern_Recognition_机器学习
    Christopher Bishop的经典教材，适合学术研究方向。[查看英文原版](/community/books/pattern_recognition)

📌 提示：学习时可结合机器学习学习路径图规划进度，避免走弯路。