书单丨深度学习+机器学习+强化学习 最强自学书单

深度学习大神Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville合著的经典著作，花书的大名也是家喻户晓了，这本书被誉为深度学习圣经。所以最好的方式是每天都去翻一翻，可能就会有不一样的体会。

更为可贵的是，你可以获得免费的在线版本、习题

https://www.deeplearningbook.org/

图书简介

本书介绍了深度学习的广泛主题，提供数学和概念背景，涵盖线性代数，概率论和信息论，数值计算和机器学习中的相关概念。它描述了业内从业者使用的深度学习技术，包括深度前馈网络，正则化，优化算法，卷积网络，序列建模和实用方法；它调查了自然语言处理，语音识别，计算机视觉，在线推荐系统，生物信息学和视频游戏等应用。最后，本书提供了研究视角，涵盖了线性因子模型，自动编码器，表示学习，结构化概率模型，蒙特卡罗方法，分区函数，近似推理和深度生成模型等理论主题。

本书作者Andrew Trask是OpenMind的leader。这本书最大的特点就是号称高中生也能看懂的深度学习教材。在本书中，Andrew试图绕开数学公式，来科普什么是深度学习，以及如何创建一个神经网络。

图书简介

Grokking Deep Learning教你从头开始构建深度学习神经网络！ 在引人入胜的风格中，经验丰富的深度学习专家Andrew Trask向你展示了深度学习背后的知识，因此你可以自己研究训练神经网络的每一个细节。只使用Python及其数学支持库NumPy，你将训练自己的神经网络，以查看和理解图像，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作！当你完成后，你将完全准备好继续掌握深度学习框架。

这本书最大的特点，就是名字有一公里长。其次这本书也是一本偏实战的教程，主攻Scikit-Learn和TensorFlow。除了图文以外，你还可以在YouTube上观看视频讲解。

https://www.youtube.com/channel/UCCvGd1WBMpFQ_vtC89VF2qA?&ab_channel=Aur%C3%A9lienG%C3%A9ron

图书简介

这本畅销书的更新版本使用了具体的例子、最少的理论和两个生产就绪的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow 2.0，帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。从业者将学习一系列可以在工作中快速使用的技术。第1部分使用Scikit-Learn来介绍基本的机器学习任务，例如简单的线性回归。第2部分已经过重大更新，采用Keras和TensorFlow 2.0引导读者通过使用深度神经网络的更先进的机器学习方法。通过每章的练习来帮助你应用所学知识，你只需要编程经验即可开始使用。

没错，看名字就知道这是一本实操教材。本书做到了理论和实践的平衡，既教你怎么做，又教你为什么，可能是最好的强化学习手册了。

图书简介

Deep Reinforcement Learning Hands-On是最新DL工具及其局限性的综合指南。本书介绍了RL的基础知识，为你提供编码智能学习智能体的专业知识，以承担一系列艰巨的实际任务。了解如何在“网格世界”环境中实施Q-learning，教你的智能体商购买和交易股票，并了解自然语言模型如何推动聊天机器人的繁荣。

本书作者之一是一位华人。整部教材简洁明了，被誉为“小吴恩达机器学习课程”，并随书赠送教学视频：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLD63A284B7615313A

图书简介

本书是为机器学习的短期课程而设计的。这是一个短期课程，作者是加州理工学院，伦斯勒理工学院（RPI）和国立台湾大学（NTU）的教授。作者还就金融和商业公司的机器学习应用进行了广泛的咨询，并在机器学习竞赛中领导了获奖团队。