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　　學(xué)習(xí)一門新技術(shù)的時候，很多人會去讀讀官方文檔，看看視頻教程和一些 demo 代碼，***做項目去熟悉。但如果想深入掌握的話，也許***的方法是讀幾本經(jīng)得起時間推敲的好書，了解它的原理，實現(xiàn)和設(shè)計理念。

　　今天，阿里妹邀請多位阿里算法大牛，為大家推薦 AI 領(lǐng)域的經(jīng)典之作。這些書，會加深你對 AI 技術(shù)的理解，也能讓你逐漸體會到這份事業(yè)的樂趣與價值所在。

　　推薦書籍：《Pattern Recognition and Machine Learning》

　　推薦者：永叔（資深算法專家）

　　推薦理由：這本書是我機器學(xué)習(xí)入門的教材，作者 Christpher M.Bishop 是微軟 Technical Fellow 以及 Directorof the Microsoft Research Lab 的負責(zé)人，整本書 700 多頁，基于貝葉斯的理論框架對機器學(xué)習(xí)多個重要方向都做了系統(tǒng)的介紹；目前這本書匯集的周邊資源比較豐富，從習(xí)題答案到具體代碼實現(xiàn)，甚至美國一些名校的課件都有提供。

　　PRML 是我書架上翻閱最多的書籍之一，適合多次通讀，里面對 ML 問題本質(zhì)的闡述很清晰、干凈，用優(yōu)美去形容并不為過；這本書不僅適合入門，而且對于從事 ML 領(lǐng)域研究和應(yīng)用都有很多啟發(fā)。

　　推薦書籍：《Convex Optimization》

　　推薦者：永叔（資深算法專家）

　　推薦理由：很多機器學(xué)習(xí)問題***都會歸結(jié)為一個優(yōu)化問題，讀博時我們學(xué)校的***化理論分為A和B，其中A更偏理論，采用袁亞湘老師編纂的***化理論，學(xué)起來非常吃力，雖然***考試成績不錯，但我當(dāng)時一直有一個問題縈繞在腦海中，這東西怎么用？

　　剛工作時被分到機器學(xué)習(xí)模型組搞點擊率預(yù)估模型，我要自己手寫實現(xiàn)百億樣本量級的淺層模型求解算法。當(dāng)我一頭霧水不知如何下手時，我的 mentor 就給我推薦了這本書。作者 Boyd 是 BFGS 算法的提出者之一，功力十分深厚，這本書簡直就是為工程師定制的，從問題定義到求解，每讀完一章就可以順利的寫出 matlab 或者 python code 實現(xiàn)。這本書我配合視頻教程使用，包括習(xí)題我讀了 7 個多月，收獲巨大?，F(xiàn)在將這本書也推薦給大家，機器學(xué)習(xí)中用到的優(yōu)化算法套路全在里面了，是每一個想超脫調(diào)參、調(diào)包的工程師必備通關(guān)秘籍。

　　推薦書籍：《Deep Learning Fundamentals: An Introduction for Beginners》

　　推薦者：秋岷（資深數(shù)據(jù)技術(shù)專家)

　　推薦理由：本書比較適合初學(xué)者，對一些基本概念、基本數(shù)學(xué)知識解釋的比較清晰易懂，并且提供了一步一步的示例去構(gòu)建自己的深度學(xué)習(xí)模型。

　　推薦書籍：《Optimization in Operations Research》

　　推薦者：秋岷（資深數(shù)據(jù)技術(shù)專家)

　　推薦理由：這本書雖然和機器學(xué)習(xí)沒什么關(guān)系，主要是講優(yōu)化相關(guān)的理論，但實際上很多統(tǒng)計學(xué)習(xí)的理論就是建立在這些優(yōu)化論的基礎(chǔ)之上的。了解這些優(yōu)化知識對更好地理解機器學(xué)習(xí)的模型、原理是比較有幫助的。這本書比較適合初學(xué)者，對一些問題和算法的原理解釋的比較透測、易懂，可以作為教材使用。

　　推薦書籍：《Artificial Intelligence: A Modern Approach》

　　推薦者：瑞溪（高級算法專家）

　　推薦理由：這本書全面地介紹了 AI 的各個領(lǐng)域，是我看過的對于 AI 介紹最全面的教材，同時該書在介紹各個領(lǐng)域時也有相當(dāng)?shù)纳疃?，而且講述清楚，邏輯嚴密，自成體系。既適合做 AI 教材，也適合作為關(guān)于 AI 的百科全書式的參考書。

　　推薦書籍：《Deep Learning in Natural Language Processing》

　　推薦者：于恒（算法專家)

　　推薦理由：本書適合有一定基礎(chǔ)的讀者學(xué)習(xí)。本書由語音識別泰斗鄧力老師和自然語言處理大牛劉洋老師合著，系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)在 NLP 常見問題中的應(yīng)用，是目前對于此方面研究***、最全面的綜述?；谶@些分析，對 NLP 未來發(fā)展的研究方向進行了探討，包括神經(jīng)符號整合框架、基于記憶的模型、先驗知識融合以及深度學(xué)習(xí)范式等。2018 ***力作，關(guān)注深度學(xué)習(xí)和自然領(lǐng)域處理的小伙伴不容錯過。

　　推薦書籍：《機器學(xué)習(xí)》

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　　推薦者：染冉（算法專家）

　　推薦理由：該書是中國***機器學(xué)習(xí)專家周志華所著，書中大量以西瓜舉例，因此也被親切地稱為西瓜書。

　　本書從內(nèi)容上看，適合對機器學(xué)習(xí)處于不同階段的學(xué)習(xí)者，前 3 章介紹了機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，4-9 章介紹了常用的機器學(xué)習(xí)方法和模型，這部分非常適合有一定計算機背景的本科生；10-16 章介紹了機器學(xué)習(xí)的進階知識，適合研究生閱讀。

　　周老師擁有二十幾年的深厚學(xué)術(shù)功底，撰寫本書卻并沒有掉書袋，文字通俗易懂，讀起來深入淺出，書中插入了很多故事樣例來說明，尤為難得。另外從圖書的編排制作上來看，本書是方形的，每頁旁邊的留白適合做筆記。相比于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典圖書《Machine Learning》，本書沒有羅列大量艱深晦澀的公式推導(dǎo)，讓人讀起來流暢通順，如沐春風(fēng)。本書全中文撰寫，非常適合中國讀者。

　　用書中的話來做一個總結(jié)，西瓜書是一本“寫給中國人看的機器學(xué)習(xí)教材”。

　　未來的社會是智能的社會，布局好當(dāng)下的學(xué)習(xí)，才能在未來游刃有余。