理解机器学习：从理论到算法
这本书提供了机器学习基础知识的理论解释以及将这些原理转化为实际算法的数学推导。在介绍了基础知识之后，本书还涵盖了以前教科书未解决的各种中心主题。
An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R
这本书具备清晰直接的解释和示例，可以帮助读者提升对基础机器学习技术的数学理解。这本书更加偏重理论，但仍然包含一些使用 R 语言的练习和示例。
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
这本书是对上一本书的良好补充，它主要涉及使用 Python 的机器学习应用。这本书搭配以下任意一门课程，可以帮助大家强化编程技能，了解如何直接将机器学习应用到项目中。
如果是学习理论知识，可以直接看机器原理之类的，如果是想学习实际操作，最好是找相关的机械厂实地考察或者当学徒
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