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我虽然很喜欢模式识别和机器学习，但我暂时并不希望在这上面做深入的研究，只想把别人研究好的成熟的理论用在计算机视觉任务上。比如SVM，Adaboost，EM，朴素贝叶斯，K近邻，决策树等等。能够知道每种算法的原理，而并不想深究其实现过程以及理论证明。比如SVM，我想知道的是这种算法如何实现分类，有哪几种类型，每种适合什么样的分类任务，对应的参数的意义是什么。这样我在使用SVM-Light或者libsvm的时候就知道该怎么选用参数，怎么使用学习到的系数。从这个角度看这本书很适合我。当然也适合那些在想在机器学习方面做深入研究的人作为入门教材，我想对原理了解一二之后，阅读大部头或者原著肯定会轻松很多。
建议统计学习方法路线，ng课程入门，知道有哪些算法，大致怎么做，然后去kaggle打个入门赛，别做特征工程，把会的算法全用上。然后放下比赛，开始读《统计学习方法第2版》，同时看机器学习基石或其他比较数学化的进阶课程，这一步不需要你敲代码，你要会的是滚瓜烂熟的推导，做到这一步，再去kaggle参加奖金赛，阅读kernel，学习state of the art 模型，学习特征工程，再在学习过程中阅读最新的论文或者经典的论文，不断迭代这个过程，别淹死在什么机器学习实战上，有现成的轮子不用，非得费那个劲，除非你科班毕业，代码能力扎实，不然你能不能从头实现一遍决策树对你找不找到工作没有任何一毛钱关系。笔试不会考你如何实现hmm，只会考数据结构与算法，面试只会让你推导。
《统计学习方法第2版》PDF，484页，带书签，文字可复制；配套部分源代码；配套部分课件。
下载: https://pan.baidu.com/s/1Xyo5AwCSKB9FaUxLIm69Cg
提取码: qpf1
统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。《统计学习方法第2版》分为监督学 习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。
除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外，每章介绍一种方法。
叙述力求从具体问题或实例入手， 由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于掌握统计学习方法的实质，学会运用。
介绍了一些相关研究，给出了少量习题， 适用于从事文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的研发人员参考。
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。《Python机器学习实践指南》结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。
《Python机器学习实践指南》中文PDF，268页，带目录，彩色配图，文字可复制；英文PDF，324页，带目录，彩色配图，文字可复制；配有源代码。
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共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
国内有几本关于强化学习的书，《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》介绍了强化学习的基本算法与代码实现，构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。
可以从中学习到基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法。
《强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现》PDF，386页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。
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2016 年是人工智能进入大众视野的一年，从AlphaGo 到无人驾驶，从量子计算机到马斯克的太空计划，每一个焦点事件的背后都与人工智能有着很大的联系。2016 年至今，短短两年的时间，人工智能在与人类生活息息相关的医疗健康、金融、零售、娱乐等方面，发挥出了巨大的潜能。
《图解深度学习与神经网络从张量到TensorFlow实现》PDF，338页，带书签目录，文字可以复制。配套源代码。
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学习290张图+110个可执行的TensorFlow示例程序+算法示例；学习神经网络与深度学习背后的数学原理及上手应用；学习神经网络、深度学习背后的数学基础，掌握它们的原理与实现，更深刻地理解开源深度学习框架TensorFlow中的常用函数。
《人工神经网络理论设计及应用第2版》PDF，256页，带书签，文字可以复制。配套教学课件。
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《人工神经网络理论设计及应用第2版》系统地论述了人工神经网络的主要理论和设计基础，给出了大量应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉其基本原理和主要应用，掌握其结构模型和基本设计方法，为以后的深入研究和应用开发打下基础。第2版对原书约1/3的内容进行了更新，对保留内容进行了修改。取材注意内容的典型性和先进性，编排注意内容的逻辑性，阐述注重物理概念的清晰性，举例与思考练习的安排注意了内容的实践性，常用神经网络及算法的介绍着重于实用性。
《深度卷积网络:原理与实践》 PDF，331页，带目录，文字可复制。配套源代码。
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《深度卷积网络:原理与实践》还是很不错的。通俗易懂的介绍了卷积网络，并给出了详细的证明。写作比较严谨，还给出了详细的参考文献供进一步探究。作为一本入门书完全是合格的。
深度卷积网络DCNN是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。《深度卷积网络:原理与实践》以AI领域新的技术研究和和实践为基础，从技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧、训练方法、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络进行了系统、深入、详细地讲解。
以实战为导向，深入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节，依次揭开神经网络、卷积网络和深度卷积网络的神秘面纱，了解AI的“思考过程”，以及与人类思维的相同和不同之处。