作者：Luau Lawrence
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来源：知乎
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通常从一个CS小白开始学Machine Learning或者Data Mining，到成长为一个独当一面的大牛，都会看几种类型的书：以《数学之美》为代表的科普类读物。通常作用为开发兴趣的。《机器学习实战》、《推荐系统实践》、《海量数据挖掘》等实践类书籍。在学中用，在用中学，实践中摸清套路。顺便了解一些基本模型。《统计学习方法》、《数据挖掘导论》、《数据挖掘（韩家炜）》等介绍类书籍。会对ML方面涉及到的技术做一个浅层次的介绍和全方位的了解，有少量数学内容和推导。《PRML》、《ESL》、《MLAPP》这类进阶类书籍。包涵大量理论知识和数学推导（尤其是习题），有助于了解Machine Learning方法背后的本质和思想。Machine Learning学习的过程，就是一个 what -> how -> why 的过程。而PRML，或者说同类的ESL等书籍，最大的作用就是让你知道为什么会有这样的方法，为什么会有这样的模型，它背后的intuition和motivation是什么。而这恰恰是一个Machine Learning Researcher想要进一步使用模型、看懂别人paper中的模型、甚至自己提出新模型的基础。看PRML会带给你在Machine Learning上的理解和使用能力一个质的飞跃。
