自然语言处理、机器学习、深度学习、人工智能推荐书目

本文主要是我对ML、DL、NLP的经典书籍的推荐，希望你有所收获。

我认为以下都是经典书籍了，AI方向我觉得都可以好好读读，必定有收获 （CV 方向 NLP的书就看情况了吧～）

机器学习

周老师的经典书籍，很详细的讲述了机器学习的理论知识 主要讲述了为什么机器学习的火热 以及顶层的原理。如果感兴趣的朋友可以 先学一学微积分 线性代数 微积分 因为这本书对机器学习的数学功底有一定要求，不然的话学习起来会吃力并且效率低下

比较经典的入门实战教程，自己买了还没看完，后面准备手撸一遍算法

分类

1. 机器学习基础
2. KNN
3. 决策树
4. Logistics 回归
5. SVM
6. AdaBoost

回归

1. 回归
2. 树回归

无监督学习：

1. K-means
2. Apiriori
3. FP-growth
4. PCA
5. SVD
6. MapReduce

统计学习方法，李航老师的经典之作，理论知识详细且生动，值得反复读

自然语言处理

郑捷老师的汉语NLP书籍，详细的从语言学讲到自然语言处理，比较全面

HanLP作者 何晗写的自然语言处理入门

我认为这本书很经典，但是不适合入门，适合入门后进阶使用

深度学习

俗称花书，讲的相当全面，被称为DL的圣经，适合深度学习

基于MXnet的动手学习深度学习，配合深度学习，颜值担当，而且深入浅出

Github上面的能人，对动手学习深度学习 以Pytorch实现代码重新编写的书籍，以Pytorch为主的盆友必看

邱老师相当舒服的开源项目，深入浅出，将神经网络讲的全面且透彻，强烈推荐！