看完這算法好書，才算真正懂了 AI
學(xué)習(xí)一門新技術(shù)的時(shí)候，很多人會(huì)去讀讀官方文檔，看看視頻教程和一些demo代碼，***做項(xiàng)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(shí)間推敲的好書，了解它的原理，實(shí)現(xiàn)和設(shè)計(jì)理念。
今天，阿里妹邀請(qǐng)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(huì)加深你對(duì)AI技術(shù)的理解，也能讓你逐漸體會(huì)到這份事業(yè)的樂趣與價(jià)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(jī)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(fù)責(zé)人，整本書700多頁，基于貝葉斯的理論框架對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)多個(gè)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(shí)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(duì)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(duì)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(jī)器學(xué)習(xí)問題***都會(huì)歸結(jié)為一個(gè)優(yōu)化問題，讀博時(shí)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(cuò)，但我當(dāng)時(shí)一直有一個(gè)問題縈繞在腦海中，這東西怎么用？
剛工作時(shí)被分到機(jī)器學(xué)習(xí)模型組搞點(diǎn)擊率預(yù)估模型，我要自己手寫實(shí)現(xiàn)百億樣本量級(jí)的淺層模型求解算法。當(dāng)我一頭霧水不知如何下手時(shí)，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(shí)現(xiàn)。這本書我配合視頻教程使用，包括習(xí)題我讀了7個(gè)多月，收獲巨大?，F(xiàn)在將這本書也推薦給大家，機(jī)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(gè)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(duì)一些基本概念、基本數(shù)學(xué)知識(shí)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(jī)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(shí)際上很多統(tǒng)計(jì)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(shí)對(duì)更好地理解機(jī)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(duì)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(jí)算法專家）
推薦理由：這本書全面地介紹了AI的各個(gè)領(lǐng)域，是我看過的對(duì)于AI介紹最全面的教材，同時(shí)該書在介紹各個(gè)領(lǐng)域時(shí)也有相當(dāng)?shù)纳疃龋抑v述清楚，邏輯嚴(yán)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(shí)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(duì)于此方面研究***、最全面的綜述。基于這些分析，對(duì)NLP未來發(fā)展的研究方向進(jìn)行了探討，包括神經(jīng)符號(hào)整合框架、基于記憶的模型、先驗(yàn)知識(shí)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(cuò)過。
推薦書籍：《機(jī)器學(xué)習(xí)》
推薦者：染冉（算法專家）
推薦理由：該書是中國***機(jī)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(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)處于不同階段的學(xué)習(xí)者，前3章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，4-9章介紹了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和模型，這部分非常適合有一定計(jì)算機(jī)背景的本科生；10-16章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)階知識(shí)，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(jī)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(gè)總結(jié)，西瓜書是一本“寫給中國人看的機(jī)器學(xué)習(xí)教材”。
未來的社會(huì)是智能的社會(huì)，布局好當(dāng)下的學(xué)習(xí)，才能在未來游刃有余。
【本文為51CTO專欄作者“阿里巴巴官方技術(shù)”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】
