机器学习书籍推荐

入门的第一步是学习一些经典课程并配套经典书籍，一般来说这个过程在半年之内比较合适。在这个部分我介绍的课程和书籍都属于难度非常低的，对数学和编程都没什么太大的要求。

吴恩达 Cousera 机器学习课程

Andrew Ng 的机器学习课程（Machine Learning | Coursera）是很多人的启蒙课程，难度适中且完全免费。Coursera 上总共有 49285 个人给出了评分，平均得分 4.9 分，满分 5 分。据我个人观察，大部分 Coursera 上的课程评分处于 4-4.5 分之间，能做到 4.9 分的课程寥寥无几。另一个值得关注的是，这门课有接近五万人给出评分，统计学知识告诉我们这个样本较大所以评分应该趋近于其真实值，比较可信。根据 Freecodecamp 的统计，这门课是所有在线 Machine Learning 课程中最受到大家好评的课程。另一个比较直接的观察是如果大家在知乎上搜索“机器学习如何入门？”，大部分答案都提到了 Andrew 的这门入门课程，所以这是一门绝对的口碑课程，详细讨论可以参考：微调：为何国人迷恋吴恩达的机器学习课？。

周志华《机器学习》

周志华老师的《机器学习》也被大家亲切的叫做“西瓜书”。虽然只有几百页，但内容涵盖比较广泛。然而和其他人的看法不同，我建议把西瓜书作为参考书而不是主力阅读书。西瓜书因为篇幅的限制，涵盖了很多的内容但无法详细的展看来讲，对于初学者自学来说实际阅读难度很大。这本书更适合作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。

我个人建议的用法是在学习网课和阅读 ISL 遇到疑惑时可以参考西瓜书的相关章节，但入门阶段没有必要一章一章的阅读，建议在这个阶段只阅读前十章即可。

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