2019年值得閱讀的五本免費機器學習類電子書
譯文【51CTO.com快譯】如今，機器學習(Machine Learning)已經成為各大軟件工程領域內重要的發展趨勢之一。它們不再局限于被科研人員和分析師頻繁接觸和使用，還滲透到了網絡安全、Web開發等與用戶相關的應用場景中，并且作為重要的組成部分發揮著關鍵作用。
為了幫助您更好地了解并著手掌握機器學習，我們在此準備了一份來自Packt(譯者注：Packt Publishing是世界上發展最快和產品最豐富的技術書籍出版商之一。)的，最值得您在2019年“喜提”到手中，仔細閱讀的五份機器學習類免費電子書單。只要您在www.packtpub.com注冊成為了會員，便可以下載任何您喜歡的技術類電子圖書和視頻，而不僅限于機器學習這一種。
1. Learning Python
準確地說，這并不是一本專門針對機器學習的電子圖書。我們之所以將其放在書單的***位，是因為對于機器學習的任何開發模型而言，Python都是一門必備的語言。
如果您是一名新手，那么這本書將有助于您快速地上手該語言。通過閱讀，您會發現，Python實際上是一門非常直觀的編程語言，它能夠靈活地適應各種應用場景。
本書涵蓋了Python語言的基礎知識。通過向您展示一些核心的應用領域，它能夠幫助您夯實Python的編程原理，使您能夠快速切入實戰式的開發項目。本書不但涉及到了數據結構、編寫可重用代碼和測試范例等方面，還能夠引導您使用Python去開發各種類型的Web與應用項目。
2. Python Machine Learning
Python Machine Learning是近十年來機器學習類最為暢銷的技術圖書之一。圍繞著Python這一機器學習的“御用”語言，本書介紹了各種用于數據整理(data wrangling)和深度學習的開源庫的運用。本書作者--Sebastian Raschka，作為機器學習和人工智能研究領域的領軍人物，曾推動過各種項目的實現與落地。他在書中詳細展示了如何使用有效的決策，來改善和優化現有的機器學習系統。
另外，本書通過問答進階的方式，讓您掌握機器學習的算法、模型的評估、集成式學習和神經網絡等知識。同時，書中也演示了如何使用諸如scikit-learn和TensorFlow等Python資源庫，來構建魯棒的統計模型。
3. Python的深度學習
深度學習是在機器學習研究的領域中，更為前沿和新穎的探索。簡單來說，它增加了機器學習的復雜性和抽象性。即，通過神經網絡和人工智能，深度學習能夠模擬人腦的機制，并解釋包括圖像、聲音和文本中的內部信息與數據。
本書在加固讀者現有關于Python和機器學習知識的同時，介紹了各種算法和諸如Theano、Caffe、Keras、TensorFlow等資源庫。通過閱讀，您可以了解到自動編碼器(Auto-Encoders)和受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machines)的實現，以及如何在圖像識別與游戲等應用領域，構建更為詳細的深度學習模型。
4. Artificial Intelligence with Python
本書旨在向您傳授如何用Python來實現人工智能系統。該書既涉及到了不同的分類與回歸技術，又和讀者討論了集群的概念和如何用它來對數據進行自動分段。
同時，本書不僅有助于您深入地學習與邏輯編程(logic programming)相關的概念和技術，還通過構建一套人工智能的推薦系統，引導您實現屬于自己的語音和文本識別應用。
5. Advanced Python Machine Learning
這本免費電子書向讀者傳授機器學習領域的前沿知識，并有助于將各種Python算法發揮到***。它通過諸如圖像、音樂、文字和財務數據等現實世界中常見的案例，和詳盡的代碼，展示了深度學習和半監督學習(semi-supervised learning)等技術的實際運用。
原文標題：5 Free eBooks to Help You Learn Machine Learning in 2019，作者：Richard Gall
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