新手想学习机器学习，需要看什么样的书籍呢？

最近，由于人工智能的兴起，很多人想学习机器学习，但是不知道从哪里下手。我就分享一下，自己学习机器学习的过程，让大家参考一下。

我接触到机器学习是在2016年，那时候我刚上研究生。导师给我们推荐一大堆书籍，因为很多书籍晦涩难懂，又没有人指导，自己看了一会就放弃了，所以说一本好书对新手特别重要。那么新手想学习机器学习，需要看什么样的书籍呢？

第一本我推荐的是：李航博士的《统计学习方法》

这本书在机器学习领域特别出名。作者把监督学习，非监督学习两大块内容整合起来，详细推导了各种算法的原理。那时候我正好放寒假，花了一个月的时间读完了这本书。读完以后，自己对各种算法的原理都有了大概的理解。其中，特别是支持向量机和逻辑回归这一块，写的非常很好，强烈推荐这一本。

第二本我推荐的是：周志华老师的《机器学习》

这本书非常出名，我们都叫它西瓜书。因为全书都是通过西瓜的例子，在讲解机器学习的内容。相比于上一本李航老师的《统计学习方法》，这本书更加厚重，更加全面。对每种算法都有列举，可以称之为机器学习的百科书了。

第三本我推荐的是：Peter的《机器学习实战》

当然光知道算法还是不够的，我们必须要实现算法。要问当今机器学习最流行的编程语言是什么，那当然是python了。这本书利用python实现各种算法，是一本非常优秀的编程书籍。我印象最深的是，当时自己对照书中代码，实现了逻辑回归。然后利用逻辑回归对iris数据集进行分类。当时感觉特别骄傲，感觉很有收获。

相信大家通过这三本书的学习，一定可以入门机器学习。