对于机器学习与图像识别的基础书籍是啥？

担心，机器学习应该读什么书？云栖社区和异步社区中推荐的机器学习书籍

最近，机器学习已成为人工智能领域中的一个热门话题，并且我还收到了许多关于适合阅读和学习的好书的私下咨询. 本周: 阿里云运气社区机构，联合机器学习出版社: 异步社区，为您带来10本经典的机器学习相关书籍，适合从入门到高级阅读三个不同阶段的学生阅读，每本书都被标记为适合对于异步社区机器学习相关同学的读者（本文结尾有鸡蛋，请不要后悔）:

（异步社区是人民邮电出版社下属的IT书籍旗舰社区，也是中国领先的IT书籍社区. 它致力于出版和共享高质量的学习内容，并取得了2015年纸质书和电子书的同步. 2015年8月上线. ）

Python高性能编程

Python高性能编程书籍异步社区这本书适合初学者和中级Python程序员，这些读者具有一定的Python语言基础并希望获得高级和改进的阅读知识. 本书共有12章，详细解释了如何优化代码并加快实际应用的速度. 本书主要包含以下主题: 计算机内部结构的背景知识，列表和元组，字典和集合，迭代器和，矩阵和向量计算，并发，集群和工作队列. 最后，一系列实际案例表明了应用场景中需要注意的问题.

NLTK基础教程-使用NLTK和Python库构建机器学习应用程序-书籍-异步社区本书适合NLP和机器学习爱好者，对文本处理感兴趣的读者以及想要快速学习NLTK的高级Python读者机器学习领域的程序员和研究人员. NLTK库是自然语言处理（NLP）领域中最流行和使用最广泛的库之一. 同时，Python语言已逐渐成为主流编程语言之一. 本书主要介绍如何通过结合NLTK库和一些Python库来实现复杂的NLP任务和机器学习应用程序. 全书共分十章. 第1章简要介绍了NLP. 第2章，第3章和第4章主要介绍一些常规的预处理技术，特定于NLP领域的预处理技术以及命名的实体识别技术. 第5章之后的内容重点在于如何构建一些NLP应用程序，涉及文本分类，数据科学和数据处理，社交媒体挖掘以及文本挖掘.

机器学习和数据科学（基于R的统计学习方法）-本书-异步社区这本书适合需要了解数据科学和机器学习方法的数据科学家，数据分析师，软件开发人员和研究人员. 本书试图指导读者如何完成涉及机器学习的数据科学项目. 本书将为数据科学家提供一些将用于统计学习领域的工具和技术，包括数据连接，数据处理，探索性数据分析，有监督的机器学习，无监督的机器学习和模型评估. 本书使用R统计环境. 本书中的所有代码示例都是用R语言编写的，并且涉及许多流行的R包和数据集.

实用机器学习-书籍-异步社区这本书适合需要应用机器学习算法解决实际问题的工程技术人员. 它也可以用作相关的高年级本科生或的入门教材或课外阅读. 学习的应用提供了广阔的空间，涉及数据分析工作的所有行业都需要使用机器学习算法. 本书着重于实际的数据分析过程，着重于数据探索，数据预处理和常用的机器学习算法模型. 从解决实际问题的角度出发，本书介绍了回归算法，分类算法，推荐算法，排序算法和集成学习算法. 在介绍每种机器学习算法模型时，该书不仅说明了基本原理，还讨论了模型的评估和选择. 为了方便读者学习各种算法，本书以R语言介绍了相应的软件包并提供了示例程序. 本书的最大特点是接近工程实践. 首先，这本书仅侧重于行业中最常用的机器学习算法，而没有涉及知识内容. 其次，在介绍每种类型的机器学习算法时，本书都力求以一种简单易懂的方式来解释算法思想，而无需追求理论的深度，这使读者可以在代码的帮助下获得直观的体验.

Python机器学习实践指南-书籍-异步社区这本书适合Python程序员，数据分析师，对算法感兴趣的读者，机器学习领域的从业人员和研究人员. 机器学习是近年来越来越流行的领域. 同时，经过一段时间的发展，Python语言逐渐成为主流编程语言之一. 本书结合了机器学习和Python语言的两个流行领域. 通过使用两种核心机器学习算法，Python语言在数据分析中的优势得以最大化. 这本书有10章. 第1章介绍了Python机器学习生态系统，其余9章介绍了许多与机器学习相关的算法，包括各种分类算法，数据可视化技术，推荐引擎等，主要包括在公寓，机票和IPO市场中的机器学习. . ，新闻来源，内容促销，股票市场，图片，聊天机器人和推荐引擎.

贝叶斯方法: 概率编程和贝叶斯推理书籍-异步社区这本书适合机器学习图像识别算法书籍，贝叶斯推理，概率编程等相关领域的从业者和发烧友，也适合普通开发人员理解. 统计. 本书基于PyMC语言和一系列常用的Python数据分析框架，例如NumPy，SciPy和Matplotlib. 通过概率编程，它解释了贝叶斯推理的原理和实现方法. 这种方法通常可以有效地解决问题，而无需进行大量的数学分析. 书中使用的案例通常是工作中遇到的实际问题，既有趣又实用. 作者的博览会还试图避免冗长的数学分析，并允许读者一一解决特定的问题. 通过本书的学习，读者可以对贝叶斯思想和概率编程有更深入的了解，并为以后有关机器学习和数据分析的工作奠定基础.

TensorFlow技术分析与实战-书籍-异步社区这本书非常简单，理论联系实际，实战案例新颖，基于最新的TensorFlow 1.1版本，涵盖了TensorFlow的新功能，非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者. TensorFlow是Google开发的深度学习框架，是深度学习的主流框架之一. 本书从深度学习的基础开始，并深入研究TensorFlow框架原理，模型构建，源代码分析和网络实现的各个方面. 本书分为三个部分: 基础，实用和改进. 基础文章介绍了人工智能，深度学习方法，TensorFlow的基本原理，系统架构，设计概念，编程模型，常用API，批处理标准化，模型存储和加载，队列和线程等入门知识，以实现自定义操作，并分析了TensorFlow的源代码，介绍了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的演进发展及其对TensorFlow实现的了解，TensorFlow的高级框架等;该实用文章介绍了如何使用TensorFlow编写神经网络程序，并介绍了TensorFlow实现了各种网络（CNN，RNN和自编码网络等），并训练了MINIST数据集以解释TensorFlow在人脸识别中的应用，自然语言处理，图像和语音的结合以及生成式对抗网络；改进本文以解释TensorFlow的分布式原理，体系结构，模式，API，并介绍TensorFlow XLA，TensorFlow调试器，TensorFlow和Kubernetes组合，TensorFlowOnSpark，TensorFlow移动应用程序以及其他功能，例如TensorFlow Serving，TensorFlow折叠和TensorFlow计算加速. 最后，附录列出了一些公共数据集以供参考，并结合作者的项目经验为项目管理提供一些建议.

概率-书籍-异步社区中的实用编程这本书可以用作概率编程的入门阅读，或者可以帮助已经有一定基础的读者熟悉概率编程工具Figaro. ★人工智能领域的先驱者，加州大学伯克利分校的教授Stuart Russell推荐了序言！令人难以置信的Scala概率编程实战书！概率推理是在不确定条件下进行决策的重要方法，已被广泛应用于许多领域. 概率编程将概率推理模型与现代计算机编程语言完全结合在一起，使该方法的实现更加容易. 它已经出现在许多领域（包括热机器学习）中，并且出现了各种概率编程系统. 本书的作者是Avi Pfeffer，他是主流概率编程系统Figaro的首席开发人员. 他通过详细的示例以及清晰易懂的解释将读者带入这个艰巨的领域. 在本书中，您会发现概率编程并不是“疯狂科学家”的专利. 在没有大量数学知识的情况下，您可以构思解决许多实际问题的概率模型，然后使用现代概率编程系统的强大功能来解决问题.

用于预测分析的Python机器学习核心算法-书籍-异步社区本书面向希望提高机器学习技能，帮助他们解决特定项目或升级相关技能的Python开发人员. 在学习和研究机器学习时，面对着令人眼花algorithms乱的算法，机器学习的新手常常很茫然. 本书可帮助读者从算法和Python语言实现的角度理解机器学习. 该书着重介绍了两种核心的“算法族”，即惩罚线性回归和积分方法，并通过代码示例演示了使用有问题的算法的原理. 本书分为7章，详细讨论了预测模型的两种核心算法，预测模型的构建，惩罚线性回归和积分方法的具体应用和实现.

机器学习项目开发实战书籍-异步社区这本书适合于对机器学习感兴趣的.NET开发人员阅读，也适合作为机器学习的入门参考书的其他读者. 本书从一系列有趣的示例中将机器学习作为一个热门的新领域进行了介绍，并详细介绍了适用于机器学习开发的Microsoft F#语言和函数式编程，使读者深入了解了机器学习的基本概念图像识别算法书籍，核心思想和知识. 常用算法. 本书中的示例不仅易于理解，而且非常实用，并且可以用作许多开发问题的起点. 通过阅读本书，读者可以快速入门，而无需接触无聊的数学知识，为将来的开发工作奠定了坚实的基础.

这个异步社区中的学生还专门赠送了10本书作为对社区朋友的礼物.

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