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众所周知，读一流的书，是人生最大的捷径。无论是从书中得到提升专业技能的知识，还是增长见识、启迪智慧，这些都只有好书才能做到的。今天又带着好书推荐来啦，今天整理的这份数学、Python和机器学习书单，就涵盖了有史以来最受欢迎的编程书籍中的最热门+必读的书籍，建议你千万千万千万不能错过！！而且，人民邮电出版社异步社区5周年庆，全场5折，凡是通过我的专属优惠码购纸书、电子书和视频课程，满元再减20，算下来不到4折。
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网上曾流传着这样的段子，戏说程序员中的等级：一流程序员靠数学，二流靠算法，三流靠逻辑，四流靠SDK，五流靠Google和StackOverFlow，六流靠百度和CSDN。低端的看高端的就是黑魔法！玩笑里藏的是残忍的现实，异步君不禁流下泪水。虽然整个大学就在被高等数学、离散数学、微积分、线性代数等数学课支配的恐惧中度过，但还是总在挂科的边缘徘徊，根本没有重视数学。在管理学上有一个著名的“木桶理论”，是指用一个木桶来装水，如果组成木桶的木板参差不齐，那么、这个木桶能装多少水，只能由这个木桶中最短的木板决定。对普通编程来说，高中数学成绩不错就可以了。但涉及到高端编程就吃力了，比如算法、深度学习等。不得不说，数学这块“木板”往往决定了程序员能否往更高层次进阶。年少不知数学重要，长大方悔没学好。当然，只要肯学习，未来一切皆有可能。今天异步君给大家分享几个数学计算程序，帮助大家理解数学在编程中的应用。Python数学编程作者：[澳]阿米特·萨哈（AmitSaha）译者：许杨毅,刘旭华内容简介：本书将程序设计和数学巧妙地结合起来，从简单的项目开始，应用Python解决高中和大学低年级的数学问题，比如几何、概率、统计以及微积分等，为进一步学习更复杂的数学内容以及Python编程语言打下坚实的基础。本书也可作为Python初学者的入门读物，通过学习书中的示例程序和完成那些编程挑战，读者可以提高自己的编程能力和技巧。数据结构（Python语言描述）作者：KennethA.Lambert（兰伯特）译者：李军内容简介：本书面向计算机专业的学生、爱好者和从业人员，是Python编程语言的面向对象设计、数据结构方面的一本入门图书。本书首先介绍了Python语言的基础知识和特性，然后结合各种数据结构，分别用Python进行了剖析和实现。本书涉及到多态和继承等主题，以及集合接口的多种实现，空间和时间代价的分析，以及各种不同的集合的实现等等。每章最后，还给出了练习，帮助读者巩固和思考。Python算法详解作者：张玲玲编辑：张涛内容简介：全书共13章，基于Python分别讲解了算法是程序的灵魂，数据结构，常用的算法思想，线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，经典的数据结构问题，解决数学问题，经典算法问题，解决图像问题，游戏和算法等内容。全书内容以“技术解惑”贯穿全书，引领读者全面掌握算法的核心技术。人工智能基础数学知识作者：张晓明一件有意思的事是，本书作者张晓明自取网名“大圣”，他在本书的自序中，简单描述了自己从一个与计算机毫无关系的医学生自学成为IT界大牛的坎坷经历。“大圣”老师在自学人工智能时，由于当时该学科尚属冷门，压根儿没有现在便利的学习环境和随处可见的学习资料，因此自学之路相当痛苦。如今，“大圣”老师想做一个摆渡人，愿意将自己在坎坷的学习之路中学到的知识和经验融合在本书中，帮助有心的读者跨过这条鸿沟，缩短学习路径与时间，为入门人工智能行业打下良好的数学基础。《人工智能基础数学知识》的目标在于拉低机器学习入门的门槛，揭开人工智能理论层面的神秘面纱。本书假设读者没有深厚的理工背景，完全站在一个迫切想入门人工智能的外行的角度上，力争让每个有兴趣、有热情的读者不会在人工智能的大潮中落伍。值得一提的是，本书结合工程应用场景以及Python代码来解读人工智能背后的数学原理和意义，使读者不仅知其然，还知其所以然，让学习数学不再枯燥。本书中的案例、代码都是通过精心挑选的，读者通过阅读、模仿和实践，可以很快地发现“人工智能”原来如此。人工智能和数学基础
人工智能（第2版）作者：[美]StephenLucci，DannyKopec译者：林赐内容简介：本书共为17章，讲述了如何多样化探索人工智能领域，原书在亚马逊上收到众多高校老师和学生的好评。书中不仅介绍了人工智能的基础理论，还介绍了机器学习、神经网络、自然语言处理等热门话题，帮助读者全方位了解人工智能领域的方方面面。本书既适合作为教材，也适合作为个人阅读的参考指南。Python3破冰人工智能：从入门到实战作者：黄海涛内容简介：本书主要包含两部分，第一部分为基础部分（以数学建模历年赛题形式了解相关算法，同时将讲解相关AI模块下的Python常用包），第二部分为实战部分，对常用算法进行基本原理简介，并构建实战案例，同时包含自然语言处理的案例以及TensorFlow案例。深度学习
深度学习作者：IanGoodfellow（伊恩·古德费洛）YoshuaBengio（约书亚·本吉奥）AaronCourville（亚伦·库维尔）译者：赵申剑,黎彧君,李凯,符天凡内容简介：本书为三大部分，第一部分介绍应用数学基础知识和机器学习的基本概念，第二部分介绍业界经典的深度学习算法，第三部分是一些探索性研究，对深度学习的未来发展非常重要。本书假定读者拥有计算机科学的背景，熟悉编程，对计算性能、复杂度问题、图论知识以及入门的微积分了解。动手学深度学习作者：阿斯顿·张（AstonZhang）李沐（MuLi）[美]扎卡里·C.立顿（ZacharyC.Lipton）[德]亚历山大·J.斯莫拉（AlexanderJ.Smola）内容简介：本书不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。本书共分3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。PyTorch深度学习作者：[印度]VishnuSubramanian内容简介：本书详细讲解了如何使用前沿的深度学习库PyTorch来解决所有的深度学习需求，读者可使用PyTorch训练神经网络，提升其速度和灵活性，以及如何在不同的场景中应用神经网络。本书涵盖了ResNET、Inception、DenseNet等在内的高级神经网络架构以及它们的应用案例。本书适合数据分析师、数据科学家，以及对深度学习感兴趣且希望在系统中执行深度学习最佳做法的读者阅读。Keras深度学习实战作者：[意大利]AntonioGulli、[印度]SujitPal译者：王海玲,李昉内容简介：本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI游戏应用中的强化学习，本书引领读者一层一层揭开深度学习的面纱，并在逐渐清晰的理论框架下，提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。通过阅读本书，读者不仅能学会使用Keras快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能，从而提升自己的AI编程能力，在成为深度学习专家的路上更进一步。深度学习导论作者：[美]EugeneCharniak译者：沈磊,郑春萍内容简介：本书讲述了前馈神经网络、Tensorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学习、深度强化学习、无监督神经网络模型等深度学习领域的基本概念和技术，通过一系列的编程任务，向读者介绍了热门的人工智能应用，包括计算机视觉和自然语言处理等。本书编写简明扼要，理论联系实践，每一章都包含习题以及补充阅读的参考文献。本书既可作为高校人工智能课程的教学用书，也可供从业者入门参考。本书要求读者熟悉线性代数、多元微积分、概率论与数理统计知识，另外需要读者了解Python编程。深度学习与飞桨PaddlePaddleFluid实战作者：于祥内容简介：本书基于最新的飞桨PaddlePaddleFluid版本，以真实的应用案例介绍如何用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。全书共14章。本书首先介绍了什么是飞桨PaddlePaddle，然后介绍了其核心设计思想，进而紧紧结合案例介绍了飞桨PaddlePaddle在主流的图像任务领域、NLP领域的应用，最后还探讨了Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题。附录A和B给出了飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的接口中常用层的对比。机器学习
机器学习精讲全彩印刷作者：[加拿大]AndriyBurkov译者：韩江雷内容简介：内容提要本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域必备的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书最后给出了一个较为详尽的术语表。scikit-learn机器学习（第2版）作者：[美GavinHackeling译者：张浩然内容简介：本书内容共计14章，分别从机器学习基础、简单线性回归、基于K临近法的分类和回归分析、特征提取和预处理、简单回归和多重回归、线性回归和逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树的非线性分类和回归、决策树、随机森林和其他方法、感知机、向量机、人工神经网络、K-means聚类等内容。MATLAB机器学习作者：[意]朱塞佩·恰布罗(GiuseppeCiaburro)译者：张雅仁,李洋内容简介：本书前3章主要介绍MATLAB机器学习的基础知识、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法以及从数据到知识发掘的方法，中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习，最后3章介绍人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战的相关知识。本书可供数据分析员、数据科学家以及任何希望学习机器学习算法以及构建数据处理、预测应用的读者阅读。-END-异步社区5周年，一起来薅羊毛吧
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