入门书本1. 《机器学习》 by 周志华 这本书是机器学习范畴的经典入门教材，掩盖面广，合适初学者作为教材运用。

2. 《计算学习办法》 by 李航 本书具体介绍了计算学习办法，合适对机器学习理论有深化爱好的读者。

3. 《Python机器学习根底教程》 by 安德烈·古德费洛等 这本书经过很多的实例和操练，协助读者了解机器学习的基本概念和算法。

4. 《机器学习实战》 by Peter Harrington 本书经过很多的实例和操练，协助读者了解机器学习的基本概念和算法。

5. 《机器学习》 by Tom M. Mitchell 这本书具体介绍了机器学习的基本原理和办法，合适初学者。

进阶书本1. 《深度学习》 by Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 本书是深度学习范畴的经典之作，合适对深度学习有深化爱好的读者。

2. 《模式识别与机器学习》 by Christopher Bishop 这本书具体介绍了模式识别和机器学习的高档主题，合适有必定根底的读者。

3. 《机器学习年度回忆》 by JMLR 这本书每年都会回忆机器学习范畴的最新进展，合适进阶读者。

4. 《机器学习：概率视角》 by Kevin P. Murphy 本书从概率论的视点介绍了机器学习，合适对概率论有根底的读者。

5. 《机器学习：理论与实践》 by 李航 这本书具体介绍了机器学习的理论和实践，合适有必定根底的读者。

其他引荐1. 《机器学习根底》 这本书涵盖了机器学习理论和算法，合适高难度教材，可在网上免费下载PDF和PPT。

2. 《机器学习入门书本引荐

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