原文：
www.kdnuggets.com/2020/11/top-5-free-machine-learning-deep-learning-ebooks.html
评论
1. 深度学习书籍
这本深度学习书籍由业界顶级专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 编写。这本书是学习所有重要机器学习和深度学习算法背后数学和理论的最佳书籍之一。从前馈网络到自编码器，它涵盖了你所需的一切。
2. 深入深度学习
这是一本互动电子书，涵盖了代码、数学、练习和讨论。它提供了 Numpy/MXNet、PyTorch 和 Tensorflow 的实现。
这本书是一个完整的套件，涵盖了从理论到实际示例的所有内容。
这是一本独特的书，以 Jupyter notebooks 的形式发布，免费提供在 Github 上。这些笔记本涵盖了深度学习的介绍，Fastai 和 PyTorch。Fastai 是一个用于深度学习的分层 API。
从这本书中学习的最佳方式是通过 fast.ai 提供的免费深度学习课程。
这本书也可以在 Amazon 以纸质版购买。
4. R 语言中的统计学习简介
这是学习机器学习和统计方法基础理论的最佳书籍之一。它针对的是高年级本科生、硕士生和非数学科学领域的博士生。
这本书包含 R 语言的编码实验和练习。它涵盖了许多重要的机器学习和统计方法。官方网站上还提供了一个 MOOC 链接，包含将近 15 小时的视频。你可以在 这里 找到。
5. 可解释的机器学习
这是我推荐大家阅读的最佳机器学习书籍之一。这本书也是关于如何解释机器学习模型及其预测的最佳指南之一。
根据书的前言
“所有解释方法都进行了深入讲解和批判性讨论。它们如何在幕后工作？它们的优点和缺点是什么？它们的输出如何解释？这本书将帮助你选择并正确应用最适合你机器学习项目的解释方法。”
阅读这本书将大大帮助你提高机器学习模型的效果、分析“为什么它们有效”、“为什么它们无效”以及许多其他问题，这些问题将使你成为更优秀的数据科学家和机器学习工程师。
此外，你可以在 Github 上找到本书的所有代码 这里。
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