福利丨想转型人工智能、机器学习？请收好这份书单！

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！

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。

购买链接：https://item.jd.com/11837028.html

拿书新姿势

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姿势一：精选留言集赞

在本文微信留言区（dbaplus）写下你对人工智能、机器学习发展的思考与看法，抑或是你希望下一期小编推荐哪些主题的书籍，截止至下周一（12月4日）中午12点，精选留言集赞数Top1可获得获得本期推荐的任意好书一本。

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姿势二：最具价值留言奖

除了精选集赞数Top1的留言以外，我们还将从精选留言中选出2位评论最精彩的幸运读者获得赠书。请记住，留言内容越精彩越容易获得小编青睐哦~

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姿势三：本月已获赠书者不可重复拿书

本期新规：同一个月份里，已获赠者将不可重复拿书，本条新规旨在惠及更多还没拿过书的同学们，也让好书能够被更多喜爱它的人所读。

新规则，新玩法！

还没拿过赠书的小伙伴

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