如果您对数据科学感兴趣，很可能已经听说过机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发无需显式编程、即可通过学习来执行任务的算法。
从 Spotify 的推荐到 Instagram 的滤镜，机器学习已融入您的日常生活。机器学习系统的广泛应用，也带来了对具备机器学习技能的数据专业人士的不断增长的需求。
如果您想入门这一领域，或将专业水平更进一步，我们为您准备了 2026 年值得一读的顶级机器学习书单。现在，就开始吧！
最佳机器学习书籍摘要
最适合完全零基础：
最适合有 Python 经验的初学者：
最适合有编程经验但缺乏理论基础的读者：
-
Machine Learning for Hackers，作者：Drew Conway 和 John Myles White
-
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence，作者：Laurence Moroney
-
Machine Learning in Action，作者：Peter Harrington
最适合理论更深入的读者：
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Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics，作者：John D. Kelleher、Brian Mac Namee 和 Aoife D'Arcy
-
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques，作者：Ian H. Witten、Eibe Frank、Mark A. Hall 和 Christopher J. Pal
最适合高级学习者：
-
Artificial Intelligence: A Modern Approach，作者：Stuart Rusell 和 Peter Norvig
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Machine Learning: A Probabilistic Perspective，作者：Kevin P. Murphy
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Advanced Machine Learning with Python，作者：John Hearty
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Reinforcement Learning: An Introduction，作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
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Causal Inference in Statistics: A Primer，作者：Judea Pearl、Madelyn Glymour 和 Nicholas P. Jewell
最适合完全零基础的机器学习书籍
Machine Learning for Absolute Beginners，作者：Oliver Theobald
如果您是零基础，并想学习机器学习的基本概念，这本书正合适。Machine Learning for Absolute Beginners 专为没有编码经验或数学背景的读者而写。语言通俗易懂，不会被技术术语淹没。
本书第三版于 2021 年出版，扩展了各章节并配有测验、用于在 Python 中编写模型的免费视频教程、可下载的编码练习及其他资源。总之，这是一本让每个人都能接近机器学习的优秀读物。
The Hundred-Page Machine Learning Book，作者：Andriy Burkov
Andry Burkov 的The hundred-page machine learning book是一本帮助您在不深入细枝末节的情况下了解机器学习的理想读物。将机器学习这样复杂而广泛的学科要点凝练成百页并不容易，这也凸显了 Andriy Burkov 这本书的可贵之处。
读完本书，您将能够讨论与机器学习相关的各种主题，包括监督与无监督学习、最常见的机器学习算法，以及构建与微调模型所需的要素。数学、直觉与插图，尽在短短一百页！
如果您对机器学习的理论基础感兴趣——强烈建议您参加我们的Understanding Machine Learning课程。
Machine Learning for Dummies，作者：John Paul Mueller 和 Luca Massaron
“Dummies” 系列推出相关主题的新书总是令人期待。由顶尖数据科学家撰写的 Machine Learning for dummies 为没有编码与数学背景的读者提供了极佳的起点。
本书介绍了机器学习的关键概念与理论及其在现实世界中的应用，提供了大量示例，如欺诈检测、搜索结果、实时广告等。同时也对机器学习中常用的编程语言与工具做了轻量级介绍。
最适合有 Python 经验的初学者的机器学习书籍
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists，作者：Andreas C. Müller 和 Sarah Guido
如果您具备 Python 技能并希望提升机器学习能力，这本书适合您。Introduction to Machine Learning with Python 是用 Python 开展机器学习工作的基础佳作之一。
由世界级数据科学家 Andreas C. Müller 与 Sara Guido 合著，本书系统讲解了基础的机器学习概念与算法，还介绍了机器学习工作流，并在数据清洗到特征工程等任务中提供最佳实践。书中所有概念均配有使用 scikit-learn（Python 最流行的机器学习库之一）的示例。
对使用 Python 进行机器学习的实践者而言，这本书值得一读。Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 是了解机器学习全貌并打磨实战技能的优秀资源。
每一章聚焦一种机器学习技术，详细说明其直觉、工作原理、适用场景，并给出充足的 Python 示例。书中不仅涵盖机器学习，也涵盖深度学习，对 Keras 与 Tensorflow 这两大 Python 深度学习框架也有出色的入门介绍。
最适合理论更深入的机器学习书籍
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies，作者：John D. Kelleher、Brian Mac Namee 和 Aoife D'Arcy
这本教材尤其适合具备分析背景的专业人士。第二版的Machine Learning for Predictive Data Analytics 全面介绍了机器学习方法，兼顾理论与实践。
书中的技术与数学讲解配有详尽示例，展示机器学习模型在现实世界中的应用。示例涵盖从价格预测、风险评估到文档分类与客户行为预测等。第二版还加入了深度学习以及预测分析之外的机器学习技术，包括无监督学习与强化学习的新章节。
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 以高度易懂的方式介绍了机器学习概念，同时兼顾数学理论与在真实场景中应用这些技术的实用建议。
第四版增添了反映最新进展的章节，包括概率方法与深度学习。值得一提的是，本书配套作者自研软件 WEKA——一个用于数据挖掘任务的机器学习算法综合集合，带有易用的交互界面。
最适合缺乏理论知识的程序员的机器学习书籍
Machine Learning for Hackers，作者：Drew Conway 和 John Myles White
机器学习之所以复杂，是因为它同时要求对编码与数学有深入理解。如果您是一名有经验的程序员，想转向机器学习但数学不够扎实，这本书再合适不过。
Machine Learning for Hackers 抛开数学理论，从动手的现实应用入手，比如基于 Twitter 数据构建推荐系统与电子邮件垃圾过滤器。书中使用R 编程语言，每章聚焦机器学习中的一个具体问题，包括分类、预测、优化与推荐。您还可以在 DataFramed 播客上收听作者之一 Drew Conway 谈论如何打造数据科学团队。
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence，作者：Laurence Moroney
您是一名希望转向人工智能与机器学习的软件开发者吗？这本书是理想的起点。AI and Machine Learning for Coders 基于 Laurance Monorey 的热门 AI 课程，通过“代码优先”的动手方式，提供通俗易懂的机器学习入门。每一章都以一个实用用例展示机器学习的应用场景，例如计算机视觉、自然语言处理和云计算。
Machine Learning in Action，作者：Peter Harrington
与前两本风格相近，Peter Harrington 的Machine Learning in Action 为 IT 专业人士学习机器学习基础提供了出色的教程。它避免了学院派的表达，直切日常工作中会用到的技术。书中充满基于 Python 的示例，讲解核心机器学习算法与任务，包括数据预处理、数据分析和数据可视化。
最适合高级学习者的机器学习书籍
Artificial Intelligence: A Modern Approach，作者：Stuart Rusell 和 Peter Norvig
如果人工智能领域只选一本书，这就是您该拥有的那本。被视为该领域经典之作，世界级专家 Stuart Rusell 与 Peter Norvig 的Artificial Intelligence: A Modern Approach 是对人工智能理论与实践最全面、最新的入门读物之一。
第四版新增并扩展了对机器学习、深度学习、机器人学、自然语言处理等诸多技术概念的覆盖，同时也涉及与该领域密切相关的隐私、公平与伦理 AI 等主题。书中还以统一清晰的方式给出了所有主要 AI 算法的伪代码。
Machine Learning: A Probabilistic Perspective，作者：Kevin P. Murphy
本书出版于 2012 年，并获得 2013 年国际贝叶斯分析学会颁发的 DeGroot 奖，是探索机器学习数学基础的经典之作。
Google 研究科学家 Kevin P. Murphy 的Machine learning: a probabilistic perspective 带您系统梳理常见机器学习算法背后的数学。它以不失严谨的通俗方式详细解释了概率、优化、线性代数等关键主题，包含重要算法的完整伪代码，以及覆盖生物学、计算机视觉、机器人学等领域应用的插图与示例。
Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python，作者：John Hearty
Advanced Machine Learning with Python 引导您掌握最相关、最强大的机器学习算法。书中包含大量基于真实应用的详细代码示例，涵盖处理各类非结构化数据（包括图像、音乐、文本与金融数据）的一些前沿技术，是希望更上一层楼的机器学习实践者的绝佳资源。
Reinforcement Learning: An Introduction，作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
近年来进展最快的机器学习分支之一是强化学习，即智能体在环境中通过选择带来最大奖励的动作而学习的机器学习方法。如果您对这一领域感兴趣，这本书不容错过。
尽管标题中出现了“Introduction”，Reinforcement Learning 对强化学习的关键思想与算法做了全面而深入的阐述。第二版于 2018 年出版，加入了近年来出现的新主题。虽然部分内容数学性较强，但全书表述清晰、可读性佳。
Causal Inference in Statistics: A Primer，作者：Judea Pearl、Madelyn Glymour 和 Nicholas P. Jewell
因果推断正在迅速成为机器学习中的重要主题，这也是本书值得列入清单的原因。由该领域重量级专家撰写的 Causal Inference in Statistics 对因果性研究做了全面的入门介绍。
尽管主题较为复杂，这本书读来十分愉快，书中充满了来自经典统计学的示例，用以说明为何需要因果性来解决数据科学家经常面临的决策困境。
谈论因果性，就是在探讨事物发生的原因。为此，本书提出了许多发人深省的问题，促使您更深入地思考这一重要课题。
成为机器学习专家
机器学习是数据科学中最实用的技能之一。日益增多的机器学习书籍可以帮助您入门或成为专家。除了书籍，您还可以在 DataCamp 上进行互动式学习。请查看以下资源：
如果您对数据科学感兴趣，很可能已经听说过机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发无需显式编程、即可通过学习来执行任务的算法。
从 Spotify 的推荐到 Instagram 的滤镜，机器学习已融入您的日常生活。机器学习系统的广泛应用，也带来了对具备机器学习技能的数据专业人士的不断增长的需求。
如果您想入门这一领域，或将专业水平更进一步，我们为您准备了 2026 年值得一读的顶级机器学习书单。现在，就开始吧！
最佳机器学习书籍摘要
最适合完全零基础：
The Hundred-Page Machine Learning Book，作者：Andriy Burkov
Machine Learning for Dummies，作者：John Paul Mueller 和 Luca Massaron
最适合有 Python 经验的初学者：
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow，作者：Aurélien Géron
最适合有编程经验但缺乏理论基础的读者：
Machine Learning for Hackers，作者：Drew Conway 和 John Myles White
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence，作者：Laurence Moroney
Machine Learning in Action，作者：Peter Harrington
最适合理论更深入的读者：
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics，作者：John D. Kelleher、Brian Mac Namee 和 Aoife D'Arcy
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques，作者：Ian H. Witten、Eibe Frank、Mark A. Hall 和 Christopher J. Pal
最适合高级学习者：
Artificial Intelligence: A Modern Approach，作者：Stuart Rusell 和 Peter Norvig
Machine Learning: A Probabilistic Perspective，作者：Kevin P. Murphy
Advanced Machine Learning with Python，作者：John Hearty
Reinforcement Learning: An Introduction，作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
Causal Inference in Statistics: A Primer，作者：Judea Pearl、Madelyn Glymour 和 Nicholas P. Jewell
最适合完全零基础的机器学习书籍
Machine Learning for Absolute Beginners，作者：Oliver Theobald
如果您是零基础，并想学习机器学习的基本概念，这本书正合适。Machine Learning for Absolute Beginners 专为没有编码经验或数学背景的读者而写。语言通俗易懂，不会被技术术语淹没。
本书第三版于 2021 年出版，扩展了各章节并配有测验、用于在 Python 中编写模型的免费视频教程、可下载的编码练习及其他资源。总之，这是一本让每个人都能接近机器学习的优秀读物。
The Hundred-Page Machine Learning Book，作者：Andriy Burkov
Andry Burkov 的The hundred-page machine learning book是一本帮助您在不深入细枝末节的情况下了解机器学习的理想读物。将机器学习这样复杂而广泛的学科要点凝练成百页并不容易，这也凸显了 Andriy Burkov 这本书的可贵之处。
读完本书，您将能够讨论与机器学习相关的各种主题，包括监督与无监督学习、最常见的机器学习算法，以及构建与微调模型所需的要素。数学、直觉与插图，尽在短短一百页！
如果您对机器学习的理论基础感兴趣——强烈建议您参加我们的Understanding Machine Learning课程。
Machine Learning for Dummies，作者：John Paul Mueller 和 Luca Massaron
“Dummies” 系列推出相关主题的新书总是令人期待。由顶尖数据科学家撰写的 Machine Learning for dummies 为没有编码与数学背景的读者提供了极佳的起点。
本书介绍了机器学习的关键概念与理论及其在现实世界中的应用，提供了大量示例，如欺诈检测、搜索结果、实时广告等。同时也对机器学习中常用的编程语言与工具做了轻量级介绍。
最适合有 Python 经验的初学者的机器学习书籍
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists，作者：Andreas C. Müller 和 Sarah Guido
如果您具备 Python 技能并希望提升机器学习能力，这本书适合您。Introduction to Machine Learning with Python 是用 Python 开展机器学习工作的基础佳作之一。
由世界级数据科学家 Andreas C. Müller 与 Sara Guido 合著，本书系统讲解了基础的机器学习概念与算法，还介绍了机器学习工作流，并在数据清洗到特征工程等任务中提供最佳实践。书中所有概念均配有使用 scikit-learn（Python 最流行的机器学习库之一）的示例。
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems，作者：Aurélien Géron
对使用 Python 进行机器学习的实践者而言，这本书值得一读。Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 是了解机器学习全貌并打磨实战技能的优秀资源。
每一章聚焦一种机器学习技术，详细说明其直觉、工作原理、适用场景，并给出充足的 Python 示例。书中不仅涵盖机器学习，也涵盖深度学习，对 Keras 与 Tensorflow 这两大 Python 深度学习框架也有出色的入门介绍。
最适合理论更深入的机器学习书籍
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies，作者：John D. Kelleher、Brian Mac Namee 和 Aoife D'Arcy
这本教材尤其适合具备分析背景的专业人士。第二版的Machine Learning for Predictive Data Analytics 全面介绍了机器学习方法，兼顾理论与实践。
书中的技术与数学讲解配有详尽示例，展示机器学习模型在现实世界中的应用。示例涵盖从价格预测、风险评估到文档分类与客户行为预测等。第二版还加入了深度学习以及预测分析之外的机器学习技术，包括无监督学习与强化学习的新章节。
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques，作者：Ian H. Witten、Eibe Frank、Mark A. Hall 和 Christopher J. Pal
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 以高度易懂的方式介绍了机器学习概念，同时兼顾数学理论与在真实场景中应用这些技术的实用建议。
第四版增添了反映最新进展的章节，包括概率方法与深度学习。值得一提的是，本书配套作者自研软件 WEKA——一个用于数据挖掘任务的机器学习算法综合集合，带有易用的交互界面。
最适合缺乏理论知识的程序员的机器学习书籍
Machine Learning for Hackers，作者：Drew Conway 和 John Myles White
机器学习之所以复杂，是因为它同时要求对编码与数学有深入理解。如果您是一名有经验的程序员，想转向机器学习但数学不够扎实，这本书再合适不过。
Machine Learning for Hackers 抛开数学理论，从动手的现实应用入手，比如基于 Twitter 数据构建推荐系统与电子邮件垃圾过滤器。书中使用R 编程语言，每章聚焦机器学习中的一个具体问题，包括分类、预测、优化与推荐。您还可以在 DataFramed 播客上收听作者之一 Drew Conway 谈论如何打造数据科学团队。
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence，作者：Laurence Moroney
您是一名希望转向人工智能与机器学习的软件开发者吗？这本书是理想的起点。AI and Machine Learning for Coders 基于 Laurance Monorey 的热门 AI 课程，通过“代码优先”的动手方式，提供通俗易懂的机器学习入门。每一章都以一个实用用例展示机器学习的应用场景，例如计算机视觉、自然语言处理和云计算。
Machine Learning in Action，作者：Peter Harrington
与前两本风格相近，Peter Harrington 的Machine Learning in Action 为 IT 专业人士学习机器学习基础提供了出色的教程。它避免了学院派的表达，直切日常工作中会用到的技术。书中充满基于 Python 的示例，讲解核心机器学习算法与任务，包括数据预处理、数据分析和数据可视化。
最适合高级学习者的机器学习书籍
Artificial Intelligence: A Modern Approach，作者：Stuart Rusell 和 Peter Norvig
如果人工智能领域只选一本书，这就是您该拥有的那本。被视为该领域经典之作，世界级专家 Stuart Rusell 与 Peter Norvig 的Artificial Intelligence: A Modern Approach 是对人工智能理论与实践最全面、最新的入门读物之一。
第四版新增并扩展了对机器学习、深度学习、机器人学、自然语言处理等诸多技术概念的覆盖，同时也涉及与该领域密切相关的隐私、公平与伦理 AI 等主题。书中还以统一清晰的方式给出了所有主要 AI 算法的伪代码。
Machine Learning: A Probabilistic Perspective，作者：Kevin P. Murphy
本书出版于 2012 年，并获得 2013 年国际贝叶斯分析学会颁发的 DeGroot 奖，是探索机器学习数学基础的经典之作。
Google 研究科学家 Kevin P. Murphy 的Machine learning: a probabilistic perspective 带您系统梳理常见机器学习算法背后的数学。它以不失严谨的通俗方式详细解释了概率、优化、线性代数等关键主题，包含重要算法的完整伪代码，以及覆盖生物学、计算机视觉、机器人学等领域应用的插图与示例。
Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python，作者：John Hearty
Advanced Machine Learning with Python 引导您掌握最相关、最强大的机器学习算法。书中包含大量基于真实应用的详细代码示例，涵盖处理各类非结构化数据（包括图像、音乐、文本与金融数据）的一些前沿技术，是希望更上一层楼的机器学习实践者的绝佳资源。
Reinforcement Learning: An Introduction，作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
近年来进展最快的机器学习分支之一是强化学习，即智能体在环境中通过选择带来最大奖励的动作而学习的机器学习方法。如果您对这一领域感兴趣，这本书不容错过。
尽管标题中出现了“Introduction”，Reinforcement Learning 对强化学习的关键思想与算法做了全面而深入的阐述。第二版于 2018 年出版，加入了近年来出现的新主题。虽然部分内容数学性较强，但全书表述清晰、可读性佳。
Causal Inference in Statistics: A Primer，作者：Judea Pearl、Madelyn Glymour 和 Nicholas P. Jewell
因果推断正在迅速成为机器学习中的重要主题，这也是本书值得列入清单的原因。由该领域重量级专家撰写的 Causal Inference in Statistics 对因果性研究做了全面的入门介绍。
尽管主题较为复杂，这本书读来十分愉快，书中充满了来自经典统计学的示例，用以说明为何需要因果性来解决数据科学家经常面临的决策困境。
谈论因果性，就是在探讨事物发生的原因。为此，本书提出了许多发人深省的问题，促使您更深入地思考这一重要课题。
成为机器学习专家
机器学习是数据科学中最实用的技能之一。日益增多的机器学习书籍可以帮助您入门或成为专家。除了书籍，您还可以在 DataCamp 上进行互动式学习。请查看以下资源：