10本免费的人工智能与机器学习教材，适合从入门一路学到进阶

人工智能和机器学习正在快速进入科研的各个领域。无论是生命科学、医学、材料、农业，还是社会科学，越来越多研究者开始使用机器学习进行分类、预测、图像分析和数据挖掘。网上关于机器学习的教程很多，但真正能够帮助你建立完整知识体系的资源并不多。

短视频可以让你快速理解什么是神经网络，在线课程可以带你完成一个模型，但如果希望真正理解机器学习背后的数学原理、统计思想和算法机制，最终还是需要回到教材。

下面AJE整理的10本书，覆盖了机器学习理论、数学基础、深度学习、图神经网络、概率论以及数据分析等多个方向。可以免费获得电子版，而且更适合希望系统学习人工智能和机器学习的读者。

需要特别说明的是，这些资源并非来自同一个出版社或机构，而是由不同作者公开提供。因此，与其把它们看成“10本免费的AI电子书”，不如把它们当成一套可以自行组合的机器学习自学课程体系。

从机器学习理论开始建立框架

如果你完全没有机器学习基础，最重要的事情并不是马上学习Transformer或者大型语言模型，而是先理解机器学习到底在解决什么问题。

《理解机器学习》

《Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms》是机器学习理论领域非常经典的一本教材，由 Shai Shalev-Shwartz 和 Shai Ben-David 编写。这本书的特点是非常强调理论与算法]。

它涉及监督学习、经验风险最小化、VC维、线性分类器、核方法、决策树、神经网络以及学习理论等重要内容。对于希望真正理解“为什么这个模型能够学习”的读者来说，这类教材的重要性远高于单纯学习几个Python库。

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如果你已经具备基本的微积分、线性代数和概率知识，可以把它作为机器学习理论部分的核心教材。

数学基础决定了你能走多远

机器学习看起来像是在调用各种算法，但深入之后会发现，它实际上与数学、统计学和优化理论密切相关。

如果数学基础比较薄弱，与其一边学机器学习一边不断补知识，不如先建立一套基本的数学框架。

《机器学习的数学基础》

《Mathematics for Machine Learning》是一本非常适合作为机器学习数学入门的教材。它主要围绕机器学习中最常用的数学工具展开，包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、概率与优化等。

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它最大的价值并不是让你成为数学家，而是帮助你理解机器学习论文中经常出现的数学表达。例如，看到梯度、特征向量、奇异值分解或者概率分布时，你不会完全依赖别人解释。

对于科研人员而言，这一点尤其重要。

进一步理解学习算法背后的数学

完成基础数学训练之后，可以进一步进入机器学习理论。

《Learning Theory》

由 Tong Zhang 等学者提供的《Learning Theory》教材，更适合已经具备一定数学和机器学习基础的读者。

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与入门教材相比，这类学习理论教材更加关注机器学习模型背后的理论问题，例如泛化、统计学习以及模型复杂度等。很多科研人员在使用机器学习时，只关心模型在测试集上的准确率，却很少进一步思考：为什么模型能够泛化？为什么复杂模型不会一定导致更差的预测？模型的理论边界在哪里？

这些问题正是学习理论试图回答的。

从传统机器学习进入深度学习

当你掌握机器学习基本理论之后，再进入深度学习会更加顺畅。

《Deep Learning Theory》

深度学习的快速发展，让很多人形成了一种错觉：只要掌握几个神经网络架构，就算掌握了深度学习。

实际上，真正理解深度学习需要进一步认识优化、表示学习（representation learning）、泛化以及神经网络训练等问题。这本教材可以作为进入深度学习理论的重要补充。

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对于主要做应用研究的人来说，并不一定需要把每个定理都推导一遍，但理解其中的基本思想，会明显提高阅读深度学习论文的能力。

神经网络到底是怎么工作的

如果你希望进一步理解神经网络本身，可以阅读《Neural Networks and Learning Machines》。

《Neural Networks and Learning Machines》

神经网络并不是近年来才出现的技术。它的发展经历了感知机、多层神经网络、反向传播以及现代深度学习等多个阶段。

这本教材最大的意义在于帮助读者建立一个比较系统的神经网络知识框架，而不是只停留在“调用模型”的层面。

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如果你以后准备学习CNN、RNN、Transformer等模型，那么理解神经网络的基本机制会非常有帮助。

图神经网络正在成为重要方向

传统机器学习通常处理表格数据，而CNN擅长处理图像，RNN等模型则曾经广泛用于序列数据。但现实世界中还有大量数据天然具有图结构。

例如：

• 社交网络中的人与人之间的关系；
• 蛋白质之间的相互作用；
• 药物与靶点之间的关系；
• 分子结构；
• 引用网络；
• 推荐系统中的用户—商品关系。

这也是图神经网络越来越受到关注的原因。

《A Comprehensive Overview of Graph Neural Networks》

如果你的研究涉及生物信息学、化学信息学、推荐系统、网络科学或者知识图谱，那么图深度学习值得专门学习。

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相比单纯学习一个GNN模型，更重要的是理解图数据与普通矩阵数据有什么不同，以及消息传递（message passing）等核心思想。

概率论是机器学习的重要底层语言

很多人学习机器学习时会跳过概率论，但到了贝叶斯方法、生成模型、概率图模型以及统计学习阶段，很快就会遇到瓶颈。因此，如果希望从“会使用机器学习”进一步走向“理解机器学习”，概率论是绕不开的基础。

《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》

这类教材最大的特点，是从概率的角度重新理解机器学习。

机器学习中的很多问题，本质上都可以转换成概率问题。例如：

• 数据是如何生成的？
• 不确定性从哪里来？
• 如何根据已有数据更新我们的判断？
• 模型如何估计未知变量？

这些问题构成了概率机器学习的核心。

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对于未来准备学习贝叶斯统计、概率图模型或者生成式模型的读者，这部分知识尤其重要。

《Probability Theory: The Logic of Science》

如果你发现自己在学习概率机器学习时经常感觉吃力，那么问题可能不在机器学习，而在概率基础。《Probability Theory: The Logic of Science》可以作为概率论学习资源之一。

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不过需要提醒的是，这类概率论教材与普通机器学习教程的阅读体验完全不同。不要试图一天之内读几十页。

概率论真正需要的是理解定义、定理和推导之间的逻辑关系。对于科研人员来说，与其快速“刷完”一本书，不如真正弄懂随机变量、条件概率、期望、方差和概率分布等核心概念。

从概率论走向实际应用

理论知识最终还是需要回到数据。如果你希望进一步理解概率方法如何用于实际数据分析，可以继续学习应用概率相关内容。

《Applied Probability》

应用概率（Applied Probability）关注的是如何将概率理论用于现实问题。这部分知识对于数据科学、统计建模以及机器学习都具有较强的基础价值。

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当然，如果你已经有比较扎实的统计学背景，这一本的优先级可以适当降低。

最后补上数据分析能力

机器学习并不是孤立存在的。在真实科研项目中，往往不是“模型选择”最困难，而是数据清洗、变量处理、特征工程、可视化、模型评估以及结果解释。因此，数据分析能力实际上是机器学习应用的重要组成部分。

《Advanced Data Analysis from an Elementary Point of View》

《Advanced Data Analysis from an Elementary Point of View》更偏向统计学与数据分析。

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对于科研人员而言，这类教材有一个非常重要的价值：

它能够帮助你避免把机器学习简单理解成“训练一个模型，然后报告accuracy”。

科研中的数据分析需要考虑数据生成过程、模型假设、混杂因素、预测性能、统计不确定性以及结果解释等一系列问题。

这些内容恰恰决定了机器学习结果是否具有科研价值。

这10本书不应该从头到尾硬啃

看到这里，很多人可能会产生一个问题：10本书全部读完，需要多长时间？实际上，没有必要把它们全部从第一页读到最后一页。

更合理的方式，是按照自己的基础选择学习路径。如果你是机器学习零基础，可以考虑：数学基础 → 机器学习基础 → 机器学习理论 → 数据分析 → 深度学习

如果你已经具备统计学和编程基础，则可以直接：机器学习理论 → 概率机器学习 → 深度学习 → 专业方向

如果你的研究方向与生物医学、化学、材料或网络数据有关，则可以在掌握机器学习基础之后重点补充：

图深度学习 → 概率模型 → 深度学习

而如果你的目标只是为了在科研中使用机器学习，并不是准备从事机器学习理论研究，那么也没有必要把大量时间花在复杂数学证明上。理解核心概念、掌握正确的数据分析方法，并能够判断模型结果是否可信，往往比把所有公式推导一遍更加重要。