15 beste machinelearning-boeken om in 2026 te lezen

Als je geïnteresseerd bent in data science, heb je vast weleens van machine learning gehoord. Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen die leren om taken uit te voeren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. 

Van Spotify-aanbevelingen tot Instagram-filters: machine learning zit in je dagelijks leven verweven. Het toenemende gebruik van machinelearningsystemen zorgt voor een groeiende vraag naar dataprofessionals met machinelearning-vaardigheden.

Wil je in het vakgebied beginnen of je expertise naar een hoger niveau tillen? We hebben een lijst samengesteld met de beste machinelearning-boeken om in 2026 te lezen. Laten we beginnen!

Samenvatting van de beste machinelearning-boeken

Beste voor absolute beginners:

• Machine Learning for Absolute Beginners van Oliver Theobald

• The Hundred-Page Machine Learning Book van Andriy Burkov

• Machine Learning for Dummies van John Paul Mueller en Luca Massaron

Beste voor beginners met Python-ervaring:

• Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists van Andreas C. Müller en Sarah Guido

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow van Aurélien Géron

Beste voor programmeurs zonder theoretische kennis:

• Machine Learning for Hackers van Drew Conway en John Myles White

• AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence van Laurence Moroney

• Machine Learning in Action van Peter Harrington

Beste voor meer diepgaande theorie:

• Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics van John D. Kelleher, Brian Mac Namee en Aoife D'Arcy

• Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques van Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall  en Christopher J. Pal

Beste voor gevorderde lezers:

• Artificial Intelligence: A Modern Approach van Stuart Russel en Peter Norvig 

• Machine Learning: A Probabilistic Perspective van Kevin P. Murphy

• Advanced Machine Learning with Python van John Hearty

• Reinforcement Learning: An Introduction van Richard S. Sutton en Andrew G. Barto

• Causal Inference in Statistics: A Primer van Judea Pearl, Madelyn Glymour en Nicholas P. Jewell

Beste machinelearning-boeken voor absolute beginners

Machine Learning for Absolute Beginners van Oliver Theobald

Ben je een absolute beginner en wil je de basis van machine learning leren? Dan is dit wat je zoekt. Machine Learning for Absolute Beginners is bedoeld voor iedereen zonder codeerervaring of wiskundige achtergrond. Het is ook geschreven in toegankelijk, eenvoudig Engels, waardoor je niet overspoeld wordt door vakjargon.

De derde editie van het boek, gepubliceerd in 2021, bevat uitgebreide hoofdstukken met quizzen, gratis aanvullende online videotutorials om modellen in Python te coderen, downloadbare codeeroefeningen en andere bronnen. Kortom, een geweldig boek dat machine learning voor iedereen toegankelijk maakt. 

The Hundred-Page Machine Learning Book van Andriy Burkov

The hundred-page machine learning book van Andry Burkov is het perfecte boek om machine learning te ontdekken zonder in de kleinste details te duiken. Het is niet gemakkelijk om de kern van een complex en breed vakgebied als machine learning samen te vatten. Daarom is het werk van Andriy Burkov des te lovenswaardiger. 

Na het lezen van het boek kun je meepraten over allerlei onderwerpen rond machine learning, waaronder supervised en unsupervised learning, de meest populaire machinelearning-algoritmen en wat er nodig is om een model te bouwen en te fine-tunen. Wiskunde, intuïtie en illustraties, allemaal in slechts honderd pagina's!

Ben je geïnteresseerd in de theoretische fundamenten van machine learning? Dan raden we je aan om je in te schrijven voor onze cursus Understanding Machine Learning. 

Machine Learning for Dummies van John Paul Mueller en Luca Massaron

Het is altijd goed nieuws wanneer de populaire “Dummies”-reeks met een boek over dit onderwerp komt. Geschreven door topdatascientists biedt Machine Learning for Dummies een uitstekend startpunt voor wie geen codeer- en wiskundige achtergrond heeft. 

Het boek presenteert de belangrijkste concepten en theorieën achter machine learning en hoe het in de echte wereld wordt toegepast, met veel voorbeelden zoals fraudedetectie, zoekresultaten, realtime advertenties en meer. Het biedt ook een lichte introductie tot de meest gebruikte programmeertalen en tools voor machine learning.

Beste machinelearning-boeken voor beginners met Python-ervaring

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists van Andreas C. Müller en Sarah Guido

Heb je Python-skills en wil je je machinelearning-vaardigheden uitbreiden? Dan is dit boek iets voor jou. Introduction to Machine Learning with Python is een van de beste bronnen om de fundamenten voor werken met machine learning in Python op te bouwen. 

Het boek, mede geschreven door wereldklasse-datascientists Andreas C. Müller en Sara Guido, leert fundamentele machinelearning-concepten en -algoritmen. Het introduceert ook de machinelearning-workflow en biedt best practices voor taken van datacleaning tot feature engineering. Alle concepten in het boek worden geïllustreerd met voorbeelden met behulp van scikit-learn, het populairste Python-pakket voor machine learning.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems van Aurélien Géron

Python-machinelearning-practitioners zullen dit boek geweldig vinden. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow is een uitstekende bron om een overzicht van machine learning te krijgen en je praktische vaardigheden aan te scherpen.

Elk hoofdstuk focust op één machinelearning-techniek, met gedetailleerde uitleg over de intuïtie erachter, hoe het werkt, waar het voor wordt gebruikt en een flink aantal Python-voorbeelden. Het boek behandelt niet alleen machine learning maar ook deep learning, en biedt een goede introductie tot Keras en Tensorflow, twee van de populairste Python-gebaseerde frameworks voor het ontwikkelen van deep learning-modellen.

Beste machinelearning-boeken voor meer diepgaande theorie

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies van John D. Kelleher, Brian Mac Namee en Aoife D'Arcy

Dit studieboek is bijzonder geschikt voor professionals met een analytische achtergrond. De tweede editie van Machine Learning for Predictive Data Analytics biedt een uitgebreide introductie tot machinelearning-benaderingen, waarbij zowel theorie als praktijk aan bod komen.

De technische en wiskundige uitleg wordt ondersteund met gedetailleerde voorbeelden die laten zien hoe machinelearning-modellen in de echte wereld worden toegepast. Voorbeelden variëren van prijspredictie en risicobeoordeling tot documentclassificatie en het voorspellen van klantgedrag. De tweede editie bevat ook nieuwe hoofdstukken over deep learning en machinelearning-technieken buiten voorspellende analytics, waaronder unsupervised learning en reinforcement learning.

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques van Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall  en Christopher J. Pal

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques biedt een zeer toegankelijke introductie tot machinelearning-concepten, samen met wiskundige theorie en praktisch advies om deze technieken in realistische situaties toe te passen. 

De vierde editie van het boek bevat nieuwe hoofdstukken die de laatste ontwikkelingen in het vakgebied weerspiegelen, waaronder probabilistische methoden en deep learning. Het is ook vermeldenswaard dat het boek wordt geleverd met de eigen software van de auteurs, WEKA, een uitgebreide verzameling machinelearning-algoritmen voor data mining-taken in een gebruiksvriendelijke, interactieve interface.

Beste machinelearning-boeken voor programmeurs zonder theoretische kennis

Machine Learning for Hackers van Drew Conway en John Myles White

Machine learning is een complex onderwerp omdat het een diep begrip van zowel coderen als wiskunde vereist. Ben je een ervaren programmeur die wil instappen in machine learning maar niet sterk bent in wiskunde? Dan is dit het perfecte boek voor jou.

Machine Learning for Hackers laat de wiskundige theorie grotendeels achterwege. Het benadert het vak via hands-on, realistische toepassingen, zoals het bouwen van een aanbevelingssysteem op basis van Twitter-gegevens en een e-mailspamfilter. Met behulp van de R-programmeertaal focust elk hoofdstuk op een specifiek machinelearning-probleem, waaronder classificatie, voorspelling, optimalisatie en aanbeveling. Je kunt een van de auteurs, Drew Conway, ook horen praten over het bouwen van data science-teams in de DataFramed-podcast. 

AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence van Laurence Moroney

Ben je softwareontwikkelaar en wil je de overstap maken naar kunstmatige intelligentie en machine learning? Dit boek is een ideaal startpunt. AI and Machine Learning for Coders is gebaseerd op de populaire AI-cursussen van Laurance Monorey en biedt een toegankelijke introductie tot machine learning via een praktijkgerichte, code-first aanpak. Elk hoofdstuk presenteert een praktische usecase om de verschillende scenario’s te illustreren waarin machine learning van pas komt, zoals computervisie, natural language processing en cloud computing.

Machine Learning in Action van Peter Harrington

Net als de vorige twee boeken biedt Machine Learning in Action van Peter Harrington een uitstekende tutorial voor IT-professionals die de basis van machine learning willen leren. Het vermijdt academische taal en neemt je direct mee naar de technieken die je dagelijks gebruikt. Het boek staat vol met Python-gebaseerde voorbeelden om de kernalgoritmen en -taken van machine learning te presenteren, waaronder datapreprocessing, data-analyse en datavisualisatie. 

Beste machinelearning-boeken voor gevorderde lezers

Artificial Intelligence: A Modern Approach van Stuart Rusell en Peter Norvig 

Als je maar één boek over kunstmatige intelligentie bezit, moet het dit zijn. Beschouwd als een klassieker in het vakgebied is Artificial Intelligence: A Modern Approach van topexperts Stuart Rusell en Peter Norvig een van de meest complete en actuele introducties tot de theorie en praktijk van kunstmatige intelligentie. 

De vierde editie van het boek biedt nieuwe en uitgebreide hoofdstukken over machine learning, deep learning, robotica, natural language processing en veel andere technische concepten, evenals onderwerpen die intrinsiek met het vakgebied samenhangen, zoals privacy, eerlijkheid en ethische AI. Het boek bevat ook pseudocodeversies van alle belangrijke AI-algoritmen, duidelijk en uniform gepresenteerd.

Machine Learning: A Probabilistic Perspective van Kevin P. Murphy

Gepubliceerd in 2012 en winnaar van de DeGroot Prize 2013, toegekend door de International Society for Bayesian Analysis, is dit boek een klassieker voor iedereen die geïnteresseerd is in de wiskundige fundamenten van machine learning. 

Machine learning: a probabilistic perspective van Kevin P. Murphy, onderzoekswetenschapper bij Google, is een reis door de wiskunde achter de meest gangbare machinelearning-algoritmen. Het biedt een informele maar gedetailleerde uitleg van kernonderwerpen zoals waarschijnlijkheid, optimalisatie en lineaire algebra. Het boek bevat volledige pseudocode voor de belangrijkste algoritmen, afbeeldingen en voorbeelden die machinelearning-toepassingen in onder meer biologie, computervisie en robotica behandelen.

Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python van John Hearty 

Advanced Machine Learning with Python is een gids langs de meest relevante en krachtige machinelearning-algoritmen. Het boek bevat veel gedetailleerde codevoorbeelden met realistische toepassingen. Het behandelt enkele van de meest innovatieve machinelearning-technieken om met allerlei ongestructureerde data om te gaan, waaronder afbeeldingen, muziek, tekst en financiële data. Daarmee is het een uitstekende bron voor machinelearning-practitioners die hun skills naar een hoger niveau willen tillen. 

Reinforcement Learning: An Introduction van Richard S. Sutton en Andrew G. Barto

Een van de gebieden binnen machine learning die de laatste tijd veel vooruitgang heeft geboekt, is reinforcement learning: een methode waarbij een agent in een omgeving leert welke acties tot maximale beloning leiden. Als dit je interesse heeft, moet je dit boek lezen. 

Ondanks het woord “Introduction” in de titel biedt Reinforcement Learning een grondige behandeling van de kernideeën en -algoritmen van reinforcement learning. De tweede editie van het boek, gepubliceerd in 2018, bevat nieuwe onderwerpen die in de afgelopen jaren zijn opgekomen. Hoewel sommige delen behoorlijk wiskundig zijn, is het boek zeer duidelijk en prettig leesbaar.

Causal Inference in Statistics: A Primer van Judea Pearl, Madelyn Glymour en Nicholas P. Jewell

Causale inferentie wordt razendsnel een belangrijk onderwerp binnen machine learning. Daarom verdient dit boek een plek op deze lijst. Geschreven door enkele van de grootste experts in het vakgebied, bevat Causal Inference in Statistics een uitgebreide introductie tot causaliteit. 

Ondanks het complexe karakter is het een heerlijk boek, vol voorbeelden uit de klassieke statistiek om de noodzaak van causaliteit te illustreren bij beslissingsvraagstukken waar data scientists vaak mee te maken krijgen. 

Spreken over causaliteit is spreken over de reden waarom dingen gebeuren. In die zin staat het boek vol prikkelende vragen die je uitnodigen om dieper na te denken over dit belangrijke onderwerp. 

Word een machinelearning-expert

Machine learning is een van de meest bruikbare skills binnen data science. Er komen steeds meer machinelearning-boeken bij die je kunnen helpen om het vakgebied in te stappen of een expert te worden. Naast boeken kun je ook interactief leren op DataCamp. Bekijk de volgende bronnen:

• Een uitgebreide cursuscatalogus met uiteenlopende machinelearning-cursussen, zowel in Python als R
• Bekijk onze machine learning-cheat sheet
• Lees onze gids over hoe je machine learning engineer wordt
• Laat je inspireren met onze gids met de topvragen voor machine learning-sollicitaties
• Begin je reis in kunstmatige intelligentie via onze learn AI-hub
• Luister naar de DataFramed-podcast