人工智能入门书单（附PDF链接）

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接收程序员的 8 点技术早餐

作者｜王天一

出处｜极客时间专栏《人工智能基础课》

工学博士、副教授的人工智能珍藏书单，随文附送 PDF 版本链接。

机器学习篇

在机器学习上，首先要推荐的是两部国内作者的著作：李航博士所著的《统计学习方法》和周志华教授的《机器学习》。

《统计学习方法》采用“总 - 分 - 总”的结构，在梳理了统计学习的基本概念后，系统而全面地介绍了统计学习中的 10 种主要方法，最后对这些算法做了总结与比较。这本书以数学公式为主，介绍每种方法时都给出了详尽的数学推导，几乎不含任何废话，因而对读者的数学背景也提出了较高的要求。

相比之下，《机器学习》覆盖的范围更广，具有更强的导论性质，有助于了解机器学习的全景。书中涵盖了机器学习中几乎所有算法类别的基本思想、适用范围、优缺点与主要实现方式，并穿插了大量通俗易懂的实例。

如果说《统计学习方法》胜在深度，那么《机器学习》就胜在广度。在具备广度的前提下，可以根据《机器学习》中提供的丰富参考文献继续深挖。

读完以上两本书，就可以阅读一些经典著作了。经典著作首推 Tom Mitchell 所著的 Machine Learning，中译本名为《机器学习》。本书成书于 1997 年，虽然难以覆盖机器学习中的最新进展，但对于基本理论和核心算法的论述依然鞭辟入里，毕竟经典理论经得起时间的考验。这本书的侧重点也在于广度，并不涉及大量复杂的数学推导，是比较理想的入门书籍。作者曾在自己的主页上说本书要出新版，并补充了一些章节的内容，也许近两年可以期待新版本的出现。

另一本经典著作是 Trevor Hastie 等人所著的 Elements of Statistical Learning，于 2016 年出版了第二版。这本书没有中译，只有影印本。高手的书都不会用大量复杂