清华博士推荐|最新的热门AI书籍（附赠百本电子资源）

资源一： 最新版《机器学习基础》

一本名为Foundations of Machine Learning（《机器学习基础》）的课在Reddit上讨论火热，这部教材足够扎实、内容足够基础，学机器学习理论，熟读这本书就足够了。

这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同编写的，2012年曾经出版了第一版，这一版在此前基础上进行了内容的完善。

全书是对机器学习的一般性知识介绍，也是不少大学的研究生教材，侧重于算法的分析和理论。书中的内容基本上涵盖了机器学习当前阶段的热门基础概念，同时还附上了算法论证所需的理论基础和工具。

原价30多美元的书，当前免费开放。

教材官网：cs.nyu.edu/~mohri/mlboo

主要内容

下面是主要目录

1. C学习框架

2. Rademacher复杂性和VC维（Vapnic-Chervonenkis Dimension）

3. 模型选择

4. 支持向量机

5. 核理论

6. Boosting家族

7. 在线学习

8. 多级分类

9. 排序

10. 回归

11. 最大熵模型

12. 条件最大熵模型

13. 算法稳定

14. 降维

15. 学习自动机和语言

16. 强化学习

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资源二：2020最新版《神经网络与深度学习》中文版

《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书，对读者数学知识需求适度，兼顾理论和动手实践。⽬前给出了在图像识别、语⾳识别和⾃然语⾔处理领域中很多问题的最好解决⽅案，教读者在神经⽹络和深度学习背后的众多核⼼概念。

本书英⽂原版地址为：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

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