机器学习经典书籍推荐 📚

基础理论篇

1. 《机器学习基础》 - 作者：周志华
   中国高校最常使用的教材，涵盖监督学习、无监督学习、神经网络等核心算法。

   [扩展阅读：/zh/machine-learning/入门指南](/zh/machine-learning/入门指南)

2. 《模式识别与机器学习》 - 作者：Christopher M. Bishop
   深入浅出讲解概率图模型与深度学习，适合进阶学习。

   

实战应用篇

1. 《Python机器学习实战》 - 作者：Peter Prettenhofer
   通过代码实例掌握机器学习工具，推荐搭配/zh/machine-learning/代码示例学习。

2. 《机器学习实战：基于Scikit-learn和TensorFlow》 - 作者：Aurélien Géron
   适合有编程基础的读者，涵盖数据预处理与模型优化技巧。

   

进阶学习篇

1. 《深度学习》 - 作者：Ian Goodfellow 等
   由深度学习之父主导编写，系统讲解神经网络与优化算法。

   [相关资源：/zh/machine-learning/神经网络详解](/zh/machine-learning/神经网络详解)

2. 《机器学习系统设计》 - 作者：Dr. Fionnuala McInerney
   从工程角度解析模型部署与性能调优，适合实战开发者。