在本文中，针对想成为数据科学家和AI工程师的人群，我们在这里提供了10本机器学习电子书，而且是免费的哦~
当中涉及到统计学的基础知识，以及机器学习基础，还有高级机器学习等内容。
统计
01
ThinkStats–ProbabilityandStatisticsforProgrammers
统计思维——程序员数学之概率和统计
作者：AllanB.Downey
《统计思维》主要面向有Python编程基础的人群，是统计和概率方面的入门书籍。本书的主要内容基于概率分布的Python库（PMF和CDF）。为了方便读者理解，大多数练习都有简短的解释，书中还包括使用美国国立卫生研究院数据的案例研究。
本书的突出特点之一是它涵盖了贝叶斯统计的基础知识，这对于数据科学家而言是很重要的。
02
BayesianReasoningandMachineLearning
贝叶斯推理与机器学习
作者：DavidBarber
这是贝叶斯统计方面的经典书籍。这本书采用贝叶斯统计方法解读机器学习。如果你想入门机器学习领域，这本书一定不容错过。
机器学习和统计学基础
03
AnIntroductiontoStatisticalLearning
统计学习导论
作者：GarethJames，DanielaWitten，TrevorHastie，RobertTibshirani
这本书十分受欢迎，以机器学习角度入门数据科学。针对入门机器学习领域的初学者，这本书提供了实施统计和机器学习方面的明确指导。当中包含了算法如何实现等实例。
对于那些喜欢用R编程的人来说，这本书有使用R的实例，即使你不是程序员也不要错过这本书。
04
UnderstandingMachineLearning
理解机器学习
作者：ShaiShalev-Shwartz，ShaiBen-David
这本书系统地介绍了机器学习。这本书基于机器学习的基本理论，并将这些概念转化为实际算法的数学推导。同时书中还涵盖了机器学习算法列表，包括随机梯度下降、神经网络和结构化输出学习等内容。
05
AProgrammer’sGuidetoDataMining
程序员数据挖掘指南
作者：RonZacharski
我特别喜欢这本书的推荐性的涵盖章节。它以有趣的方式探讨社交过滤和基于项目的过滤方法，以及如何使用机器学习来实现它们。当中还介绍了其他概念，如朴素贝叶斯和聚类等。如果你想入门自然语言处理，当中有一章针对非结构化文本以及如何处理它。同时当中还有使用Python中的示例。
06
MiningofMassiveDatasets
海量数据挖掘
作者：AnandRajaraman,JeffreyDavidUllman
随着大数据时代的到来，能够获得可操作性见解的数据挖掘成为了一项备受追捧的技能。本书重点介绍了用于解决数据挖掘中的关键问题的算法，这些算法甚至可以用于大型数据集。
高级机器学习
07
ABriefIntroductiontoNeuralNetworks
神经网络导论
作者：DavidKriesel
如果你对神经网络感兴趣，那么一定不要错过这本书。它首先介绍了神经网络的发展历史，然后深入探讨了不同类型神经网络背后的数学原理。注意，阅读本书需要一定的基本线性代数和微积分的知识。
08
DeepLearning
深度学习
作者：IanGoodfellow，YoshuaBengio，AaronCourville
这本书可能是论述深度学习领域知识最全面的书之一。当中详细介绍了蒙特卡罗方法、循环网络、递归网络、自动编码器和深度生成模型等概念。
09
NaturalLanguageProcessingwithPython
用Python进行自然语言处理
作者：StevenBird，EwanKlein，EdwardLoper
对自然语言处理感兴趣的人一定要读本书。本书清晰明了易读，当中编写Python代码非常出色。读者还可以访问带注释的数据集，用于分析和处理非结构化数据。
10
MachineLearningYearning
机器学习思维
作者：吴恩达
在机器学习书单中没有吴恩达的这本书就是不完整的。这本书将帮助读者更快地构建AI系统。它将有效地教你如何通过组织机器学习项目来做出各种决策。
以上就是面向数据科学家和AI工程师的10本经典机器学习书籍了，希望这些书籍能够对你有所帮助。