初學和進階兩相宜的10大機器學習推薦書單

初學和進階兩相宜的10大機器學習推薦書單

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橫跨不同程度的機器學習推薦書單

想要完善你的機器學習工具箱嗎?

頓時發現自己需要接受新的事物、開啟新的一頁了嗎?

以下書單包含機器學習的數學基礎資料科學數據分析深度學習強化學習量化投資等。

一起來看看有哪些書適合你吧!

1.機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀

2.Python自學聖經 : 從程式素人到開發強者的技術與實戰大全

3.Python最強入門邁向數據科學之路 : 王者歸來(全彩印刷第二版)

4.Python網路爬蟲 : 大數據擷取、清洗、儲存與分析 : 王者歸來

5.輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發(第二版)

6.一直學不會Tensorflow?Pytorch更好用更強大更易懂!(熱銷版)

7.Kaggle 競賽攻頂秘笈 – 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法,掌握制勝的關鍵技術

8.實戰人工智慧之深度強化學習 : 使用Pytorch X Python

9.金融科技實戰 : Python與量化投資

10.SAS技術內幕

 

機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀

 

推薦書單 Math

 

第一本就先從機器學習的數學基礎講起吧,

這本書最大的好處在於它是一個專門為機器學習數學基礎所設計的濃縮資源

就這一點來說,這本書在市面上具有獨特性。

 

所以如果你是已經畢業很久的社會人士,你可能沒辦法再去學校修數學課,

但買了它就可以幫助你鞏固以前修過但忘記的數學知識、甚至是只有高中數學基礎也能看懂;

如果你是還在念書的學生,你可能想修數學系的課但又怕課太硬會被當,

那這本書就可以讓你節省許多時間與精力、專注在核心的部分。

 

相信大家在自學機器學習時一定會遇到許多艱澀難懂的數學式子而不知所措吧,

這本書從高中程度的數學基礎循序漸進至大學的線性代數、機率、微積分,並且巧妙地前後呼應,

讓你清楚地明白機器學習背後的數學架構,以後看論文不再有看沒有懂!

 

Python自學聖經 : 從程式素人到開發強者的技術與實戰大全

 

推薦書單 Bible

 

這本書是我很推薦的自學書籍,2020年3月才出版,

裡面章節包羅萬象,基礎入門進階學習資料科學網路應用人工智慧物聯網這六個面向都有。

就這一點來說我覺得是目前市面上極少數能觸及這麼大族群的書了,

完全零基礎的新手或是想學習上述六面向中任何一項技能的讀者都很適合。

我覺得這本書的特色有三。

1.書的編排方式很好閱讀、有條理,操作說明也很詳細

更不只有基礎知識的學習,還有一些有趣的應用專題。

2.買書就能確實享有原始碼以及教學影片

裡面也有許多範例能遵循,以後自己要做專案的話這邊都能作為你堅強的參考後盾

3.能一次學到Python神通廣大的功能、包含市面上比較少會提到的部分

舉例來說,網路應用、物聯網這部分網路上少有完整的中文教學資源,

所以如果沒買這本書的話自學其實滿麻煩的。

像我就是被這本書網路應用的部分所吸引,裡面Flask、Django、Line 機器人都有。

 

在沒看到這本書之前,我也找過許多網路上的資源,但都沒有很滿意的解決辦法,

讓我無法放心跟著操作學習。但當時一看到這本書,我之前的疑慮都消失殆盡了!

 

所以即使你只是對裡面幾章有需求的讀者,其實也值得購買

 

Python最強入門邁向數據科學之路 : 王者歸來(全彩印刷第二版)

 

推薦書單 Data

 

這本書主要談的是Python基礎入門、進階學習、資料科學,特點是超大份量,超級厚。

程式實例與一般互動實例超過1000個實例,裡面介紹超多詳細實用功能,特別適合新手使用。

 

Python網路爬蟲 : 大數據擷取、清洗、儲存與分析 : 王者歸來

 

推薦書單 Scrape

 

這本書是專門寫給想精通網路爬蟲或是零基礎但想自己開發網路爬蟲的讀者

裡面有超級多網站的範例,就算你想要爬的網站沒有在裡面,

也能透過參考裡面的範例,改成屬於你自己的網路爬蟲

 

輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發(第二版)

 

推薦書單 TensorFlow

 

這本書就是介紹最新、把Keras包進去的TensorFlow 2.0深度學習框架,

照打裡面的程式碼經實測都可以執行在自己的電腦上不會有bug的,

內容從迴歸問題、二元分類到多類別分類、神經網路進階技巧甚至連GAN皆有著墨。

推薦給想要學習深度學習框架且有Python基礎的讀者。

 

一直學不會Tensorflow?PyTorch更好用更強大更易懂!(熱銷版)

 

推薦書單 PyTorch

 

這本書就是介紹一樣非常熱門的PyTorch深度學習框架,

如果不喜歡使用TensorFlow的話PyTorch將是你最好的選擇。

書中MLP、CNN、RNN、GAN皆有介紹。

一樣推薦給想要學習深度學習框架且有Python基礎的讀者。

 

Kaggle 競賽攻頂秘笈 – 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法,掌握制勝的關鍵技術

 

推薦書單 kaggle

 

這本書主要在談如何掌握kaggle競賽,書中首先介紹kaggle平台、再逐一介紹機器學習比賽的每個流程,

諸如資料清洗、評價指標、建模、交叉驗證等等比賽的必學菁華,並穿插程式碼示範。

此外,這本書不只是教如何帶你走過比賽的每個流程而已,它還有提供許多進階的技巧,

例如一些作者在比賽中成功的經驗和致勝小秘訣,對於已經有比賽經驗的人也有幫助,

因為它會告訴你有那些地方可能是可以進步的關鍵,讓你的模型能在細微差異中脫穎而出

因此,大推給想要自己開始學習如何參加機器學習比賽且有Python基礎的讀者。

 

實戰人工智慧之深度強化學習 : 使用PyTorch X Python

 

推薦書單 DRL

 

這本書主要在討論強化學習,並介紹各種相關的演算法,以及如何結合深度學習變成深度強化學習。

本書的程式碼皆可在作者的github獲取,非常方便。推薦給想要研究強化學習且有Python基礎的讀者。

 

金融科技實戰 : Python與量化投資

推薦書單 quant

 

這本書適合對金融科技有興趣的讀者。

裡面從最基礎的Python基礎開始介紹,再介紹各種股票市場的知識、績效檢驗指標,

最後實作各種量化投資策略。推薦給想要研究量化投資的讀者。

 

SAS技術內幕

 

推薦書單 sas

 

上述9本都是關於Python的書籍,最後介紹一本關於SAS資料科學、機器學習的書籍吧!

我覺得這一本算是想入門SAS目前市面上寫得最完整的一本書,操作說明詳盡、份量也很足。

如果你正為了安裝SAS而苦惱的話你更應該買這本書,

因為它提供了一種不需要安裝SAS在電腦上也可以使用SAS的方法

 

結論

 

你找到適合現在的你看的書了嗎?

 

從推薦書單裡發現適合自己看的書只是第一步,這種挖到寶、買書的感覺的確很有快感;

但更重要的是第二步 : 把它仔細讀完、並做重點整理;

甚至第三步 : 計畫如何確實地將書中知識結合、並應用在自己的生活中以改進自己。

看書買書的人很多,但真正能做完第一、二、三步的人卻很少,

如果你覺得自己好像看了很多書但自己的生活還是沒有什麼實質的提升的話,

請先思考自己是否有做到上述三點。

 

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One Response

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