1. 《统计学习方法》 李航 这本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。
2. 《机器学习》 周志华（西瓜书） 这本书是机器学习领域的经典入门教材之一，内容详尽，涵盖了机器学习的各个方面，适合完全没有接触过机器学习知识的读者。
3. 《动手学深度学习》 这本书是面向中文读者的深度学习教科书，包含了PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle的实现，是开源的，适合希望通过实际操作学习深度学习的读者。
4. 《机器学习领域经典书籍推荐》 这篇文章推荐了五本机器学习领域的经典书籍，涵盖了深度学习的基本概念、算法原理、编程实践以及应用案例等多个方面，适合不同背景和水平的读者。
5. 《机器学习入门书籍推荐
