京东618图书大促！这些机器学习好书，只要半价就能购买

2020 年 6 月 16 日 PaperWeekly

618来啦！一年一度屯书的时候到啦！听说最近京东有大动作，全场 每满100减50元，每满200减100 ，不仅如此，使用优惠码， 满减后叠加优惠券还可以满200减20元 。数量有限，买到即赚到！上半年最后一次屯书，赶快扫码进入图书专场购买吧！（优惠码只有在专场里购买才有效）

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原版豆瓣评分9.3

深度学习领域力作

《Python深度学习》

作者：弗朗索瓦•肖莱
译者：张亮（hysic）

Keras之父、Google人工智能研究员François Chollet著作。本书详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用，示例步骤讲解详细透彻。

本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

深度学习入门经典“鱼书”

《深度学习入门》

作者：斋藤康毅

译者：陆宇杰

本书长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，超多五星好评。深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，从零创建一个经典的深度学习网络，来逐步理解深度学习。

书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

Java 与 Python 双实现

助你零起点上手自然语言处理

《自然语言处理入门》

何晗著

本书作者是自然语言处理类库 HanLP 作者何晗。截至 2019 年 10 月初，该项目在 GitHub 上 Star 数已达 15 K，超过了宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP、哈尔滨工业大学的 LTP。作者汇集多年经验，从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。

实现 PyTorch 自由，任性玩转

《深度学习原理与Pytorch实战》

集智俱乐部著

本书是一本系统介绍深度学习及开源框架 PyTorch 的入门书。全书注重实战，每章围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了 PyTorch 的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。读者通过阅读本书，可以轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品

《Python机器学习基础教程》

作者：Andreas C. Müller , Sarah Guido

译者：张亮（hysic）

Python 机器学习入门书首选本书主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

Python示例，增强机器学习算法效果

《精通特征工程》

作者：爱丽丝·郑 , 阿曼达·卡萨丽
译者：陈光欣

本书介绍大量特征工程技术，阐明特征工程的基本原则。主要内容包括：机器学习流程中的基本概念，数值型数据的基础特征工程，自然文本的特征工程，词频- 逆文档频率，高效的分类变量编码技术，主成分分析，模型堆叠，图像处理，等等。

从零开始，全面了解特征工程

囊括特征工程全流程

《特征工程入门与实践》

作者：锡南·厄兹代米尔，迪夫娅·苏萨拉

译者：庄嘉盛

本书囊括了特征工程的全流程，从数据检查到可视化，再到转换和进一步处理等，并给出了大量数学工具，帮助读者掌握如何将数据处理、转换成适当的形式，以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言，循序渐进，通俗易懂。

最畅销机器学习图书

《机器学习实战》

作者：Peter Harrington

译者：李锐，李鹏，曲亚东，王斌

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

程序员经典套系书

作者：Donald E. Knuth

译者：李伯民，范明，蒋爱军

译者：巫斌，范明

译者：贾洪峰

译者：李伯民，贾洪峰

当代最伟大的程序员之一高德纳著作。高德纳老先生从 1963 年开始写作，至今已经跨越半个世纪。这套书原计划出版7卷，已经出版《计算机程序设计艺术卷1：基本算法》《计算机程序设计艺术卷2：半数值算法》《计算机程序设计艺术卷3：排序与查找》《计算机程序设计艺术，卷4A：组合算法》《计算机程序设计艺术：MMIX的增补》。

作者：结城浩译者：管杰

作者：平岡和幸，堀玄译者：陈筱烟

作者：平岡和幸，堀玄译者：卢晓南

《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。

《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用。

《程序员的数学3：线性代数》内容包括向量、矩阵、行列式、矩阵求逆、线性方程、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法、LU分解等。

作者：MICK，译者：孙淼 , 罗勇

作者：MICK，译者：吴炎昌

作者：约翰·L.维斯卡斯，译者：袁国忠

《SQL基础教程（第2版）》：日本知名数据库工程师写给初学者的实用指南！介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的 SQL 语言的使用方法。书中通过大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握 SQL 的基础知识和使用技巧，提高编程能力。

《SQL进阶教程》：中级进阶数据库工程师的实用 SQL 技能提升指南。全书为两部分，第一部分介绍了 SQL 语言不同寻常的使用技巧，带领读者从 SQL 常见技术；第二部分着重介绍关系数据库的发展史，把实践与理论结合起来，旨在帮助读者加深对关系数据库和 SQL 语言的理解。

《SQL查询》：市面上罕有的讲解SQL查询的专著，由从事SQL 方面研究和咨询工作的资深专家编写，重点讲解SQL 查询和数据操作的相关主题，包括关系型数据库和SQL、SQL 基础、多表操作、汇总和分组数据，以及修改数据集等内容，针对编写SQL 查询提供了轻松易懂的逐步指导，并包含上百个带有详细说明的例子。