2020下半年，值得关注的10本机器学习、深度学习好书

导读：不知不觉，2020已进入下半场。相信你今年大部分时间都是在家里度过的。不过，即使你足不出户，也依然能做很多事情。计算机、互联网以及人工智能等相关技术的发展，给我们生活带来了很多便利。

本文聚焦于人工智能背后的机器学习和深度学习技术，为你推荐10本好书，从入门到进阶，总有一款适合你。

1

白话大数据与机器学习

作者：高扬 卫峥 尹会生

推荐语：以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。

2

机器学习算法的数学解析与Python实现

作者：莫凡

推荐语：入门机器学习的第一本书。从生活案例中理解算法，发现算法的乐趣，再把算法应用到机器学习中，让你零基础掌握算法精髓，快速进入人工智能开发领域。

3

机器学习实战

基于Scikit-Learn和TensorFlow

作者：奥雷利安·杰龙

推荐语：被称为机器学习图书最强的存在！前谷歌工程师撰写，“美亚”人工智能图书畅销榜首图书！从实践出发，手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。

4

MATLAB机器学习

人工智能工程实践

（原书第2版）

作者：迈克尔·帕拉斯泽克 斯蒂芬妮·托马斯

推荐语：真正把MATLAB内在优势和和机器学习紧密结合的著作，源码完整，由浅入深，帮你解决具体工程问题。在前版基础上，进一步增加了对神经网络和深度学习的原理介绍及其工程应用的实践。 

5

深入理解AutoML和AutoDL

构建自动化机器学习与深度学习平台

作者：王健宗 瞿晓阳

推荐语：华为顶薪人工智能博士研究方向，资深AI专家撰写，腾讯、阿里、微众银行、字节跳动、浙江大学、新智元等企业界、学术界、媒体界的8位资深专家联袂推荐。

6

Python深度学习：基于PyTorch

作者：吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 张粤磊

推荐语：豆瓣评分9.2！业内公认PyTorch入门好书！资深AI专家20余年工作经验总结，从工具、技术、算法、实战4个维度全面讲解深度学习，重点突出、循序渐进、用图说话。

7

TensorFlow 2.0神经网络实践

作者：保罗·加莱奥内

推荐语：基于TensoFlow2.0的神经网络入门实践指南，涵盖CNN、GAN等深度神经网络的基本概念、关键技术及应用。

8

边做边学深度强化学习

PyTorch程序设计实践

作者：小川雄太郎

推荐语：化繁为简，既没有复杂的符号逻辑，也没有大篇幅的公式推导，旨在让读者快速上手，使用深度强化学习方法解决问题。

9

深入理解OpenCV

实用计算机视觉项目解析

（原书第3版）

作者：罗伊·希尔克罗特 大卫·米兰

推荐语：帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的第一步！通过典型项目，系统讲解使用OpenCV构建计算机视觉相关应用的各种技术细节、方法和实践，并供全部实现源码。

10

OpenCV深度学习应用与性能优化实践

作者：吴至文 郭叶军 宗炜 李鹏 赵娟

推荐语：Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写！深入解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测等应用，涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。知名专家傅文庆、邹复好、Vadim Pisarevsky、周强（CV君）联袂推荐！

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