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门先生

剑桥这回直接扔王炸了！！

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想学机器学习又不想被割韭菜买高价课的，这十本刷完，底子基本就硬了。

顺序从易到难排好了：

1️⃣ 《机器学习理解》——理论算法一把抓，零基础入门首选
🔗 https://cs.huji.ac.il/~shais/Und ... eory-algorithms.pdf
2️⃣ 《机器学习数学基础》——数学底子弱的先把这本补上
🔗 https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

3️⃣ 《机器学习算法的数学分析》——深入数学原理
🔗 https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
4️⃣ 《深度学习理论原理》——搞懂DL背后的理论根基
🔗 https://arxiv.org/pdf/2106.10165

5️⃣ 《神经网络与机器学习》——神经网络的系统讲解
🔗 https://arxiv.org/pdf/1901.05639
6️⃣ 《图深度学习》——图神经网络入门必读
🔗 https://yaoma24.github.io/dlg_book/dlg_book.pdf

7️⃣ 《机器学习的算法视角》——从算法角度重新理解ML
🔗 https://people.csail.mit.edu/moitra/docs/bookexv2.pdf
8️⃣ 《概率论：理论与实例》——概率基础打牢
🔗 https://sites.math.duke.edu/~rtd/PTE/PTE5_011119.pdf

9️⃣ 《应用概率基础》——概率论实战应用
🔗 https://sites.math.duke.edu/~rtd/EP4A/EP4A_April2021.pdf
🔟 《高级数据分析》——数据科学进阶必备
🔗 https://stat.cmu.edu/~cshalizi/ADAfaEPoV/ADAfaEPoV.pdf

说句实话，这些书没一本是轻松的，别指望躺着翻完。
但只要你能硬啃下来两三本，比听群里吹一年AI牛逼都管用。