近年來，人工智能非常火熱，幾乎涉及到了生活中的方方面面：語音識別、人臉檢測、自然語言處理、數據挖掘、推薦系統、遊戲、智能機器人、智能醫療、智慧城市等等。
機器學習算法是人工智能的核心，是使得計算機系統具有智能的根本途徑，賦予計算機推理、學習和解決問題的能力。
可見進入AI領域，機器學習技能就是敲門磚，那麼新手該如何入門機器學習、數據挖掘領域呢？正所謂要想建高樓，得先打好地基，機器學習算法涉及到數學、統計學、概率論、最優化理論等各種知識，希望同學們能靜下心來，多研究學習機器學習的基礎原理，領會機器學習算法的思想，下面強烈推薦三本適合新手入門的書籍！！！
機器學習領域的西瓜書：《機器學習》
作者是機器學習與數據挖掘研究所（LAMDA）所長周志華教授，出版社爲清華大學出版社。
該書詳細講解了機器學習的基礎理論概念，包括：模型選擇和評估、線性模型、決策樹、神經網絡、SVM、貝葉斯分類器、EM算法、集成學習、聚類、降維、概率圖模型（HMM，CRF）等知識點。
該書有一個別名叫《西瓜書》，源於書中多次藉助於西瓜舉例，以便更形象地闡述。《機器學習》是新手入門機器學習領域的必讀書籍，介紹了機器學習領域應用到的各種基礎的機器學習算法及原理，涉及到不少統計、概率論、計算理論、矩陣論、運籌優化等數學推導，建議有一定數學基礎的同學或是機器學習愛好者閱讀。
機器學習的統計學基礎：《統計學習方法》
作者是李航教授，出版社爲清華大學出版社。
該書詳細講解了機器學習的統計學理論，全書分爲監督學習算法和無監督學習算法兩大部分，監督學習部分包括：感知機、K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、logisitic迴歸、SVM、集成學習、EM、HMM、CRF。無監督學習部分包括：聚類、奇異值分解、PCA、LSA（潛在語義分析）、MCMC（馬爾科夫蒙特卡洛法）、LDA（潛在狄利克雷分配）等。該書的數學公式較多，各算法的總結非常到位。讀者可以重點關注各種算法的損失函數、學習訓練方法、預測方法。
該書對每個知識點都詳細闡述，對算法的數學推導過程講解地非常詳細清楚，讓讀者對各種機器學習算法背後設計的統計學、概率論原理有個清楚的理解，收益頗豐。
機器學習的數學基礎：《數學之美》
作者是吳軍博士，出版社爲人民郵電出版社。
該書運用多個淺顯易懂的故事講述了機器學習、自然語言處理領域相關的基礎知識，包括：統計語言模型、中文分詞、HMM、信息論、最大熵模型、貝葉斯網絡、CRF、維特比算法、EM算法、logisit迴歸、大數據等知識。
同時，該書教會讀者如何在實際中運用數學知識化繁爲簡，跳出固有思維，多思考，多創新。