福利丨想转型人工智能、机器学习?请收好这份书单!

DBAplus社群 2017-12-01 11:17:36

随着“大数据”“云计算”“人工智能”等新技术的兴起,IT行业在今后3-5年将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口,尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。而人工智能与机器学习无疑变成了越早入门、从业时间越长就越挣钱的领域。

 

在此背景下,同时也是回应上一期荐书中广大群友们的建议与需求,小编本期联合@图灵教育 带来了人工智能和机器学习的好书推荐。目前此类技术的实用书籍还比较少,所以请务必收藏好!

 

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本期书单
 

《人工智能简史》

作者:尼克

 

  • 视野宏阔,笔法风趣,全方位解读人工智能

  • 兼具广度与深度,给普通读者以趣味,给专业读者以激情

  • 领域内资深前辈尼克老师作品,与书中部分人物或为师友或相熟相知,除了详实的考证还有奇闻轶事

 

本书全面讲述人工智能的发展史,涵盖人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等。

 

本书既适合普通读者详细了解人工智能的来龙去脉,作为人工智能的启迪之书;也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,并提供深入学习的资料。

 

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《Python机器学习经典实例》

作者:Prateek Joshi
译者:陶俊杰,陈小莉

 

  • 监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示

  • 来自Kaggle的经典数据集和机器学习案例

  • 用流行的Python库scikit-learn解决机器学习问题

 

本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。通过本书,你不仅可以学会如何做出合理的决策,为自己选择合适的算法类型,而且可以学会如何高效地实现算法以获得最佳学习效果。

 

购买链接:https://item.jd.com/12163851.html

 

 

 

《机器学习》

作者:Peter Flach

译者:段菲

 

  • 被誉为内容最全面的机器学习指南,Machine Learning期刊总编Peter Flach力作

  • 数百个精选实例和解说性插图,汇集所有用于理解、挖掘和分析数据的先进方法

 

本书是迄今市面上内容最为全面的机器学习教材之一,书中汇集了所有用于理解、挖掘和分析数据的先进方法,并且通过数百个精选实例和解说性插图,直观而准确地阐释了这些方法背后的原理,内容涵盖了机器学习的构成要素和机器学习任务、逻辑模型、几何模型、统计模型,以及矩阵分解、ROC分析等时下热点话题。

 

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