《机器学习》

作者：

周志华

简介：由南京大学周志华教授编著，被誉为“国内机器学习领域的经典之作”，适合初学者和有一定基础的学习者。

《机器学习——实用案例解析》

作者：

未提及

简介：全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，通过丰富的案例涵盖了监督学习和无监督学习，使用R语言进行数据分析。

《机器学习实战》

作者：

Peter Harrington

简介：通过实际案例引导读者学习机器学习的核心算法，内容分为基础和监督学习算法、无监督学习算法和附属工具三部分，使用Python代码进行实例演示。

《统计学习方法》

作者：

李航

简介：全面系统地介绍了机器学习所需的统计学习方法，适合初学者。

《模式识别与机器学习》

作者：

Christopher M. Bishop

简介：对模式识别和机器学习领域进行了全面介绍，配有全套习题答案，被称为“机器学习圣经”。

《解决（几乎）所有机器学习问题》

作者：

Peter Harrington

简介：教导读者如何快速处理机器学习、深度学习方面的实际问题。

《深度学习入门》

作者：

斋藤康毅

简介：为深度学习初学者提供简洁的入门指南，包括理论知识和Python代码实现。

《Python神经网络编程》

作者：

Michael Nielsen

简介：带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，理解神经网络的基本原理。

《神经网络与深度学习》

作者：

Michael Nielsen

简介：深度学习领域的经典好书，涵盖了神经网络的基本原理和实现方法。

《Python机器学习基础教程》

作者：

Andreas C. Müller & Sarah Guido

简介：适合初学者，从基础的机器学习概念讲起，逐步深入到更复杂的模型，并包含大量实践示例。

《机器学习项目实战：基于Python的语言、视觉和社交网络分析》

作者：

Prateek Joshi

简介：通过多个实际项目，教你如何使用Python进行机器学习，包括自然语言处理、图像识别和社交网络分析等内容。

《Python深度学习》

作者：

Chandermani Dwivedi

简介：提供了Python深度学习的基本知识和实现方法，适合有一定编程基础的读者。

这些书籍从基础知识到高级应用都有涉及，适合不同层次的学习者。建议根据个人学习需求和兴趣选择合适的书籍进行学习。