核心机器学习书籍指南 | AI生成和翻译
Question: 学习 Machine Learning (ML)、Deep Learning (DL) 以及 GPT/Large Language Models 最好的书有哪些？
Answer:
这里有一些最受推荐的书籍，用于学习 Machine Learning (ML)、Deep Learning (DL) 以及与 GPT/Large Language Models (LLMs)（如 Transformers 和 Generative AI）相关的主题。这些推荐基于专家、在线社区和最近 2025 年名单的共识。我按级别和侧重点对它们进行了分类，以提供一个进阶的学习路径。
针对 Machine Learning 基础（初学者到中级）
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 作者：Aurélien Géron
初学者必读的实战书籍。它涵盖了 ML 概念以及 Python 代码示例，包括 Supervised/Unsupervised Learning、Neural Networks 和部署。是带有实战项目的理想起点。 -
Pattern Recognition and Machine Learning 作者：Christopher M. Bishop
理论理解的经典著作，侧重于概率方法。如果你想要更深入的数学推导，这本书非常合适。 -
Machine Learning Yearning 作者：Andrew Ng（在线免费）
来自 Coursera ML 讲师关于构建 ML 系统的简短实用建议。
针对 Deep Learning
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Deep Learning 作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, 和 Aaron Courville（deeplearningbook.org 免费在线阅读）
Deep Learning 的权威“圣经”。全面介绍了 Neural Networks、Optimization、CNNs、RNNs 等理论。最适合中高级学习者。 -
Deep Learning with Python 作者：François Chollet（更新的第二版）
使用 Keras/TensorFlow 的实用指南。涵盖了 Transformers 和 Generative Models 等现代主题。非常适合开发者。 -
Dive into Deep Learning 作者：Aston Zhang 等（d2l.ai 互动在线书，免费）
提供多种框架（PyTorch, TensorFlow 等）的代码实操。包括 Generative Models 和真实世界的应用。
针对 Transformers, GPT, 和 Large Language Models (LLMs/Generative AI)
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Natural Language Processing with Transformers 作者：Lewis Tunstall, Leandro von der Werra, 和 Thomas Wolf (Hugging Face 团队)
专注于使用 Hugging Face 库构建 Transformers（BERT, GPT 等）应用的实战。强烈推荐用于工程实现。 -
Build a Large Language Model (From Scratch) 作者：Sebastian Raschka
在代码中步步实现类 GPT 模型的指南。非常适合在不使用黑盒库的情况下理解内部原理。 -
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision 作者：Denis Rothman（最新版）
通过实际案例涵盖了 GPT-4、DALL-E 和 Multimodal AI 等现代模型。
建议从 Géron 的书开始学习 ML 基础，然后转向 Chollet 或 Goodfellow 学习 DL，最后阅读针对 GPT/LLMs 的 Transformer 专项书籍。辅以免费在线课程（例如 Coursera 上 Andrew Ng 的课程）并在数据集上进行练习。
References:
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[15 Best Machine Learning Books to Read in 2025 DataCamp](https://www.datacamp.com/blog/the-15-best-data-machine-learning-books-to-read-in-2022) -
[Unlock Machine Learning: 9 Books for Beginners in 2025 Coursera](https://www.coursera.org/articles/machine-learning-books) - Top 10 Deep Learning Books to Read in 2025
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[Natural Language Processing with Transformers O’Reilly](https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/) -
[Build a Large Language Model (From Scratch) Manning](https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch) - Deep Learning Book (free)
- Dive into Deep Learning