近年來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘越來(lái)越熱門，許多人對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)十分感興趣，該主題下的書籍也呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)，判斷一本書對(duì)你是否有用的方法就是看看其他人在看什么書

本文我們羅列了截止2019年3月7日亞馬遜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類圖書中最受歡迎的 10 本書，希望對(duì)大家的選擇有所幫助

1、《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：基于Scikit-Learn和TensorFlow》

本書主要分為兩個(gè)部分。第一部分為第1章到第8章，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識(shí)和基本算法——從線性回歸到隨機(jī)森林等，幫助讀者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分為第9章到第16章，探討深度學(xué)習(xí)和常用框架TensorFlow，一步一個(gè)腳印地帶領(lǐng)讀者使用TensorFlow搭建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2、《Python深度學(xué)習(xí)》

本書由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Fran?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐，涉及計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、生成式模型等應(yīng)用。曾獲得豆瓣滿分10分的好評(píng)

3、《The Book of Why》

這是一本非常好的計(jì)算機(jī)科普讀物，由圖靈獎(jiǎng)獲得者Judea Pearl執(zhí)筆，展示了理解因果關(guān)系如何徹底改變科學(xué)并將革新人工智能

4、《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》

本書揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的概念，并介紹如何通過(guò)Python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。全書分為3章和兩個(gè)附錄。第1章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用到的數(shù)學(xué)思想。第2章介紹使用Python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別手寫數(shù)字，并測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。第3章帶領(lǐng)讀者進(jìn)一步了解簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，觀察已受訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，嘗試進(jìn)一步改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，并加深對(duì)相關(guān)知識(shí)的理解。

5、《終極算法》

作者指出機(jī)器學(xué)習(xí)五大學(xué)派，每個(gè)學(xué)派都有自己的主算法，能幫助人們解決特定的問(wèn)題。而如果整合所有這些算法的優(yōu)點(diǎn)，就有可能找到一種“終極算法”，該算法可以獲得過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的所有知識(shí)，這也必將創(chuàng)造新的人類文明。

6、《Python機(jī)器學(xué)習(xí)》

本書向讀者介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，并向你展示了如何將書中的實(shí)例方法運(yùn)用于實(shí)際工作中，通過(guò)這本書你不僅可以了解了解數(shù)據(jù)科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵框架，還能學(xué)會(huì)使用TensorFlow庫(kù)掌握深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

7、《Learning From Data》

這本書是為機(jī)器學(xué)習(xí)的短期課程而設(shè)計(jì)的。它可以幫助打下一個(gè)良好的數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)，書中很好地平衡了理論和實(shí)踐的占比。

8、《增強(qiáng)人類》

本書對(duì)人類的未來(lái)具有深刻的洞察力，鼓舞人心并且態(tài)度嚴(yán)謹(jǐn)，是你想象和創(chuàng)造新現(xiàn)實(shí)的指南。對(duì)于想要了解新方向和下一步未來(lái)的人來(lái)說(shuō)，這是一本必讀書籍。

9、《Machine Learning with Python 》

本書主要介紹如何使用Python和Scikit-learn庫(kù)開發(fā)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，通過(guò)本書，你將學(xué)到機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的重要概念和實(shí)際應(yīng)用，最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)等

10、《MATLAB Deep Learning》

在這本書中，你從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開始，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)，然后是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。全書使用使用MATLAB作為底層編程語(yǔ)言和工具，用于本書的示例和案例研究。