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程序员书库（ID：OpenSourceTop） 编译
链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/read-books-for-beginners-machine-learning-artificial-intelligence/
近日的热搜上，出现了这样一条新闻：AI应届博士年薪80万起
据报道，今年的AI应届博士生年薪已经涨至80万，与去年的50万相比，整整涨了60%，并且随着人才缺口的扩大，涨薪的趋势在近期估计还会持续走高。
大家都知道，近年来，AI的发展十分快速，而且发挥的作用越来越大，比如：
双十一就离不开AI的帮助，从菜鸟智慧货仓机器人到人工智能客服，就连双十一4.1亿的海报也是由AI设计师完成.....
此外，在一周前，全球第一个“AI合成主播”，在乌镇的世界互联网大会上正式上岗，乍一看，不知道的人还以为是著名主持人邱浩本人
综上，AI无处不在，但人才方面却是“供不应求”的状态，人才缺口达到百万级别，许多AI人才在学校时就早已被预订了。
因此，很多人都想多学习点AI知识，其实，不一定要转行AI，但身为一名程序员，还是应该对它有所了解，而书籍是最好的方式，本文，我们将会和大家推荐一些关于机器学习和人工智能的书籍，这对于想要了解这个领域的人来说绝对是一个很好的开始
这本书是在数据科学和机器学习还没流行起来就写的，但里面的章节和主题，和现在依然相关，本书通过Python，专门讲述了如何挖掘和分析Web 上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人爱好等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web 网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。
本书由Drew Conway和John Myles White撰写。它主要基于R中的数据分析。本书最适合具有R语言基础初学者。本书讨论的案例的基本工具就是R统计编程语言，从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。
本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。
这是一本非常受欢迎的书。它由Trevor Hastie，Robert Tibshirani和Jerome Friedman撰写。本书从统计角度以数学方式解释了各种机器学习算法，重点介绍数学推导，来定义算法背后的基础逻辑。本书要求读者对线性代数有基本的了解。
此外本书还是免费，你可以下载PDF版本阅读（下载地址：http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/printings/ESLII_print10.pdf）
本书由Yaser Abu Mostafa，Malik Magdon-Ismail和Hsuan-Tien Lin撰写。Yaser是一位非常受欢迎而且才华横溢的教授，书中的重点基本都是由他执笔，如果你选择这本书我建议你配套使用Yaser教授的在线教程
本书依然有免费的PDF版本（下载地址：http://www.amlbook.com/support.html#_echapters）
本书由Christopher M Bishop撰写。本书适合那些想要了解统计技术在机器学习和模式识别中使用的读者，大多是关于线性代数和多元微积分的知识，本书提供免费下载。（下载地址：http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf）
是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言，本书基于python编程语言以及一个名为nltk的自然语言工具包的开源库；但并不要求读者有python编程的经验。
Peter Norvig 的书非常适合想要学习人工智能的人，但是读本书之前，你可能需要一些时间去适应他的教学风格，本书涵盖人工智能的方方面面，而且还有搜索算法等内容（下载地址：http://www.cin.ufpe.br/~tfl2/artificial-intelligence-modern-approach.9780131038059.25368.pdf）
本书讲授了用于构建主要AI系统的高级常见lisp技术。它深入研究了AI的实际方面，并向读者介绍了构建和调试强大实用程序的方法。它还展示了卓越的编程风格和基本的AI概念。如果你认真对待AI职业，我建议你读这本书。
本书提供了一个崭新的视角，展示了以人工智能为代表的科技现象作为一种“奇点”思潮，揭示了其在世界范围内所产生的广泛影响。本书全书分为以下几大部分：第一部分人工智能，第二部分问题延伸，第三部分拓展人类思维，第四部分推理，第五部分通信、感知与行动，第六部分结论。
Max Tegmark的这本书是国际畅销书，涉及超级智能的主题。本书提出的一些基本问题（和答案）是（取自亚马逊的总结）：我们如何通过自动化来增加我们的繁荣，而不会让人们缺乏收入或目的？我们如何确保未来的AI系统能够满足我们的需求而不会出现崩溃，故障或被******？人工智能是否会促进我们的生活快速发展，或者机器最终是否会超越我们，甚至可能完全取代我们？
这本书是以上这些书中我最喜欢的一本，机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。
对于想要真正了解人工智能的人来说，以上提到的书籍只是冰山一角而已，想要涉足AI领域，从数学到统计学，再到编程语言各个方面的技能你都要具备，随意还是不要羡慕人家的年薪了，老老实实，踏实学习或提升自己吧!
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原文地址：https://blog.51cto.com/15060204/2567502
