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市面上有很多机器学习的书，但很少有针对初学者编写的。什么才是真正的初学者?可能是从其他领域转入机器学习的，也可能是从计算机科学，软件编程或者统计学转入的。即使这样，大部分的书籍都会认为你至少已经有了线性代数和概率论的知识背景。
然而，这里还是有一些书鼓励有兴趣的程序员从一个最小的算法开始学习，指定工具和库，这样编程人
员就可以运行程序并得出结果。
最著名的有Programming Collective Intelligence(中文版：《集体智慧编程》)、Machine Learning for Hackers(中文版《机器学习：实用案例解析》)和Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques(中文版《数据挖掘:实用机器学习技术》)，以上三本分别基于Python，R和Java三种语言。如果有不懂的地方，可以参见这三本书。
1、人工智能入门书籍——Programming Collective Intelligence(中文版：《集体智慧编程》)：
创建精巧的web 2.0应用：这本书是专门为编程人员写的，轻理论，重实战，有大量的代码示例，实际上遇到的web问题及对应的解决方案。买这本书的读者，建议边读边做练习!
2、人工智能入门书籍——Machine Learning for Hackers(中文版：《机器学习：使用案例解析》)：
我建议在读完Programming Collective Intelligence以后再来读这本书。该书同样提供了大量的实用性很强的案例。但是它有更多数据分析的东西并且使用R语言。我真心喜欢这本书。
3、人工智能入门书籍——Machine Learning: An Algorithmic Perspective：
这本书像是Programming Collective Intelligence的升级版。这两本书的目标相同(帮助程序员入门)，但是这本书包含了数学和参考文献，同时也有用Python写的示例和代码片段。我建议读者先看Programming Collective Intelligence，如果看完以后还有兴趣，再来看这本书。
4、人工智能入门书籍——Data Mining:
Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition(中文版：《数据挖掘：实用机器学习技术》)：实际上我是从这本书开始学起的，2000年的第一版。当时我还是个java程序员，由于WEKA库提供了很好的开发环境，我利用这本书结合WEKA库进行尝试，用自己的算法做了插件并作了大量的机器学习应用，同时延伸到数据挖掘部分。因此我强力推荐这本书和这种学习方法。
5、人工智能入门书籍——Machine Learning(中文版：《机器学习》)：
这本书比较老，包含了公式和很多的参考文献。虽然是本教科书，但是每个算法的实用性依然非常强。
很多人能列举出很多优秀的机器学习教科书，我也可以。这些书的确很棒，只是个人觉得对初学者来说不太好入门而已。
以上就是有关于人工智能入门书籍的内容了，即使当前时代人工智能的发展依然有限，但是依然不影响大家对于人工智能这一行业的热情，小编相信在不久的未来，人工智能一定能为我们的社会带来更多便利，环球网校小编在此祝大家人工智能行业的学习之路顺利。
