有哪些优秀的深度学习入门书籍？需要先学习机器学习吗？
深度学习入门，先学机器学习有必要吗？
简单粗暴地说：非常有必要，而且强烈建议。
虽然有些深度学习书籍会从基础概念讲起，但如果你对机器学习的核心思想和常用算法一无所知，那么在理解深度学习的原理时，你会感觉像是在空中楼阁。深度学习本质上是机器学习的一个分支，它在解决复杂模式识别问题上表现出色，但它的底层逻辑、训练方式以及评估指标都建立在机器学习的框架之上。
你可以这样理解：
机器学习 是一个广阔的领域，研究如何让计算机通过数据来“学习”并做出预测或决策，而无需显式编程。它包括了各种算法，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）等等。这些算法教会我们如何处理数据、提取特征、构建模型，以及如何评估模型的性能。
深度学习 则是机器学习的一个子集，它特别擅长处理非结构化数据（如图像、文本、音频）并自动学习数据中的层级特征。它的核心是“神经网络”，尤其是“深度神经网络”（即有很多层神经网络）。
为什么先学机器学习很重要？
1. 理解基本概念： 机器学习会教你诸如“特征工程”、“过拟合”、“欠拟合”、“偏差方差权衡”、“正则化”、“交叉验证”等核心概念。这些概念在深度学习中同样至关重要，理解它们能让你更深刻地把握深度学习模型为什么会工作，以及如何调试。
2. 掌握数据处理技能： 你需要知道如何清洗数据、划分数据集（训练集、验证集、测试集）、以及如何进行特征缩放等。这些都是任何机器学习项目（包括深度学习）的基石。
3. 建立模型构建和评估的直觉： 通过学习线性回归、逻辑回归等简单模型，你能快速建立起“输入数据 > 模型 > 输出预测”的基本模型构建和评估的直觉。这比直接跳到复杂的神经网络要容易得多。
4. 了解算法的局限性： 学习其他机器学习算法能让你明白它们的优势和不足，这有助于你理解为什么深度学习在某些场景下表现更好，而某些场景下传统方法可能更有效或更轻量级。
打个比方： 如果你想学习开飞机（深度学习），那么先学习如何开汽车（机器学习）是非常明智的。汽车能让你熟悉基本的驾驶操作，比如油门、刹车、方向盘的使用，理解交通规则等。这些基础技能在开飞机时依然有用，而且能让你更快地适应飞机复杂的控制系统，而不是从零开始学习如何控制所有仪表和按钮。
我的建议是： 在深入深度学习之前，花点时间了解一下机器学习的基本原理和一些经典算法。这会让你事半功倍。
优秀的深度学习入门书籍推荐
既然你已经准备好或者正在考虑打基础，那么现在就为你推荐几本非常适合入门的书籍。我尽量选择那些内容翔实、循序渐进，并且能够培养你独立思考能力的书籍。
1. 机器学习入门必备：《统计学习方法》（第二版） 李航
为什么推荐它作为“前置”学习：
这本书在国内享有极高的声誉，是许多机器学习爱好者的启蒙之书。它以严谨的数学推导为基础，但又不过于晦涩，能够帮助你建立坚实的理论基础。书中涵盖了监督学习、无监督学习等多个方面，从逻辑回归、支持向量机到Boosting、CRF等，都进行了深入浅出的讲解。
学习它能为你带来什么：
扎实的理论功底： 你会理解许多算法背后的数学原理，而不仅仅是调包。这对于理解深度学习的梯度下降、反向传播等核心概念至关重要。
严谨的思维方式： 学习书中严谨的推导过程，会培养你对算法的细致理解和分析能力。
打通任督二脉： 理解了书中介绍的传统机器学习算法，再去看深度学习的神经网络，你会发现很多思想是相通的，比如正则化、损失函数等。
学习建议： 这本书虽然经典，但需要一定的数学基础（概率论、线性代数、微积分）。如果数学基础相对薄弱，可以先稍微复习一下相关概念再开始。书中提供的示例代码（通常是Python实现）也非常有帮助。
2. 深度学习的圣经：《深度学习》（花书） Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
为什么推荐它：
这本书被誉为“花书”，是深度学习领域最权威、最全面的著作之一。它由深度学习领域的三位顶尖专家撰写，内容涵盖了从基础的数学知识到各种深度学习模型（CNN, RNN, Transformer等）的原理和应用。这本书非常全面，既有理论深度，也有实践指导。
学习它能为你带来什么：
体系化的知识框架： 它能帮你构建起一个完整的深度学习知识体系，从最基本的数学概念到最前沿的模型都有涉猎。
深度的理论理解： 你会深入理解为什么深度学习模型能够工作，以及它们背后的数学原理。
广泛的模型覆盖： 从经典的卷积神经网络（CNN）到循环神经网络（RNN），再到后来的注意力机制（Attention）和Transformer等，这本书都有详细的介绍。
优秀的数学基础铺垫： 书的前几章会详细介绍深度学习所需的数学基础，这对于没有太多数学背景的读者来说非常友好。
学习建议：
循序渐进： 这本书内容非常丰富，不要想着一次性看完。可以从前几章的数学基础和神经网络基础讲起，然后根据自己的兴趣和项目需求，挑选感兴趣的特定模型章节深入学习。
理论结合实践： 在阅读理论知识的同时，一定要动手去实现和训练模型。利用TensorFlow、PyTorch等框架来验证书中的理论，你会收获更多。
不要被厚度吓倒： 虽然书很厚，但每一章的内容都是相对独立的。你可以根据自己的需求选择性阅读。
3. 实践派入门：《Python深度学习》（中文版） François Chollet
为什么推荐它：
这本书的作者是Keras深度学习框架的创始人。如果你想快速上手，并且希望从实践出发来理解深度学习，那么这本书绝对是你的不二之选。它以Keras框架为载体，通过丰富的代码示例，讲解了深度学习的各种核心概念和模型。
学习它能为你带来什么：
快速上手实践： 通过这本书，你可以非常快速地学会使用Keras（或者其底层框架TensorFlow）来构建和训练深度学习模型。
直观的模型理解： 以代码为驱动，更容易让你直观地理解模型的结构和工作流程。
侧重应用： 书中有很多实际应用场景的案例，比如图像分类、文本生成等，能够让你看到深度学习的强大之处。
注重直觉而非深邃数学： 相较于《深度学习》，这本书更侧重于培养你使用深度学习解决问题的能力，数学推导相对较少。
学习建议：
一定要动手敲代码： 这本书的精髓就在于它的代码示例。一定要跟着书中的代码进行实践，修改参数，观察结果。
配合教程使用： 如果你对Keras或TensorFlow不太熟悉，可以先找一些基础的教程学习一下框架的使用方法。
关注核心概念： 在享受代码实践的同时，也要关注书中对核心概念的解释，比如卷积、池化、激活函数、损失函数、优化器等。
4. 另一种实践视角：《动手学深度学习》（中文版） Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alex Smola
为什么推荐它：
这是一本非常独特的深度学习入门书籍，它最大的特点就是“动手学”。全书以代码驱动，讲解每一个概念和模型时都会附带可以直接运行的Python代码示例。它支持多种深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），你可以选择自己熟悉的框架来学习。
学习它能为你带来什么：
极致的动手体验： 你可以边读边学，边学边练，几乎零门槛地进入深度学习的实践世界。
概念与代码同步： 每个概念的提出都会伴随着一段可执行的代码，让你能够立即感受到这个概念的实际效果。
框架友好： 支持多种主流深度学习框架，让你能够根据自己的偏好选择学习路径。
从零开始搭建： 书中甚至会教你如何用NumPy从零开始搭建一个简单的神经网络，帮助你更深入地理解底层原理。
学习建议：
搭建好运行环境： 在开始阅读之前，确保你已经安装了Python、NumPy、Pandas、以及至少一个深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）。
跟着代码一路走： 不要跳过任何代码块，一定要亲自运行、理解每一行代码的作用。
尝试修改和扩展： 在熟悉了基本代码之后，尝试修改网络结构、调整超参数、更换数据集，这将极大地加深你的理解。
结合官方文档： 如果对某个函数或模块不理解，可以随时查阅你所使用框架的官方文档。
学习路径建议
如果你是完全的初学者，我建议你这样安排学习路径：
1. 打好数学基础（如果需要）： 如果你的线性代数、微积分、概率论基础不牢固，可以先花少量时间复习这些基础知识。网上有很多免费的课程资源，比如可汗学院。
2. 机器学习入门： 阅读《统计学习方法》的经典章节，或者找一些优秀的机器学习入门教程（例如吴恩达的机器学习课程），理解核心概念和常用算法。
3. 初步接触深度学习： 开始阅读《Python深度学习》或《动手学深度学习》，通过代码实践来理解神经网络的基本结构、前向传播、反向传播、损失函数、优化器等。
4. 深入理论：《深度学习》（花书）： 在有了实践基础后，再回过头来阅读《深度学习》，深入理解其背后的理论原理，巩固和拓展你的知识体系。
总结
学习深度学习是一个循序渐进的过程，从机器学习的基础知识开始，能够为你打下坚实的基础。推荐的这几本书籍各有侧重，你可以根据自己的学习风格和目标来选择。
如果你偏向理论和数学严谨性，《统计学习方法》 和 《深度学习》 是必读。
如果你希望快速上手实践，《Python深度学习》 和 《动手学深度学习》 是绝佳的选择。
最重要的是，保持好奇心和动手实践的习惯，享受探索深度学习的乐趣吧！祝你学习顺利！
网友意见
近期（2016年12月28日）， AI Optify 数据团队 针对 30 多本深度学习和神经网络书籍，使用多种指标训练机器学习算法，为每本书进行了打分、排名。这份榜单基于数据得出。排名靠前的九本书如下。
1. 搭建你自己的神经网络（Make Your Own Neural Network）
价格：45 美元
一步步让你了解神经网络的数学原理并用 Python 搭建自己的神经网络。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素。然而，几乎很少有人真正了解神经网络如何运作。本书从非常简单的思想开始，让你在趣味和从容不迫中，逐渐了解神经网络的运作原理。
2. 神经网络设计（第二版）（Neural Network Design 2nd Edition)
价格：28 美元
本书作者著有 Neural Network Toolbox for MATLAB 一书。本书清楚详细介绍了基本神经网络结构和学习规则。其中，作者条理清楚地介绍了主要的神经网络、训练方法以及如何用来解决实际问题。广泛介绍了前馈网络（包括多层和径向基网络）和循环网络的训练方法是本书的一大特点。
3. 用于模式识别的神经网络（计量经济学高级教程）（Neural Networks for Pattern Recognition Advanced Texts in Econometrics）
价格：58 美元
本书首次从统计模式识别角度全面介绍了前馈神经网络。在引介基本概念后，作者检视了概率密度函数的建模技巧以及多层感知机以及径向基函数网络模型的特性和优点。本书也介绍了各种不同形式的误差函数、误差函数极小化主要算法，神经网络的学习和泛化以及贝叶斯技巧及其应用。
4. 神经网络：一个综合性基础（第二版）（Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition)
价格：48 美元
面向计算机工程、电子工程以及计算机科学专业研究生的神经网络课程，全面、易读、结构合理，全面更新的教程仍然是工程学视角下、最全面的神经网络介绍，本书已全面修订。
5. 深度学习基础：设计下一代机器智能的算法（Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms）
价格：33 美元
随着神经网络在 21 世纪的振兴，深度学习已经成为一个极其活跃的研究领域，它正在为现代机器学习铺平道路。本书使用实例和论证说明帮助你理解这个复杂领域内的主要概念。掌握深度学习仍然是很复杂与困难的，不过如果你对机器学习有基本的理解，对 Python 编程语言比较熟悉，还能有一点微积分的数学背景，那么这本书将能很好地帮助你学习深度学习。
6. 深度学习：自适应计算和机器学习系列（Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)）
价格：69 美元
文中提供数学和学科概念背景知识，其涵盖了线性代数、概率论和信息论、数值计算和机器学习等相关的背景知识。它阐述了行业从业者使用的深度学习技术，包含了深度前馈网络，正则化，优化算法，卷积网络，序列建模和实用性方法等。同时它对深度学习实际应用如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和视频游戏也做了一个详尽的调查分析。
7. 神经锻造：前馈人工神经网络中的监督学习（Neural Smithing: Supervised Learning in Feedforward Artificial Neural Networks）
价格：63 美元
人工智能神经网络是非线形映射系统，它的结构简要的基于对人与动物大脑神经系统的观察。基础思路是简单单元的大规模系统以能生成许多复杂、有趣的行为的方式连接到一起。该书注重在前馈人工神经网络的一个子集，也就是多层感知器（MLP）。这是最普遍使用的神经网络，被应用于金融（预测）、制造业（流程控制）和科学（语音和图像识别）等多个领域。
8. 人工神经网络基础（Fundamentals of Artificial Neural Networks）
价格：45 美元
作为 IEEE Transactions on Neural Networks 的书评编辑，Mohamad Hassoun 有机会去评估近年来出现的众多关于人工神经网络的书籍。现在，在 Fundamentals of Artificial Neural Networks 一书中，他通过清楚的分辨目前神经网络研究员使用的理论与实践的基本概念与主要方法，首次对人工神经网络范式提供了系统性的解释。这样的一本系统的、统一的书籍，尽管缺少对最近神经网络发展的描述，也依然很适合于学生与从业者。
9. 深度学习：从业者的实用方法（Deep Learning: A Practitioner's Approach）
价格：28 美元
你想寻找一本能阐述机器学习主要进展的核心书籍吗？Deep Learning: A Practitioner's Approach 为开发者和数据科学家提供最实用的信息，包括深度学习理论、最优方法和实用案例。作者 Adam Gibson 和 Josh Patterson 以非学术方式介绍了最新的相关论文和技术，并在他们的 DL4J 库中实现核心数学方法。如果你在嵌入式，桌面和大数据/ Hadoop spaces 工作，并真正想了解深度学习，那么这就是你想要的书。
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此外，深度学习巨头Yoshua Bengio等人的著作《Deep Learning》在2016年12月发布了中文版
这本书可供各类读者阅读，主要目标受众是这两类：其一是学习机器学习的大学生（本科或研究生），包括那些开始了职业生涯的深度学习和人工智能的研究者。另一个目标读者是没有机器学习或统计背景但要迅速在他们的产品或平台开始使用深度学习的软件工程师。
本书主要分为三个部分：
- 第一部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念。
- 第二部分介绍本质上已解决的技术、最成熟的深度学习算法。
- 第三部分介绍被广泛认为是深度学习未来研究重点的但更具猜测性的想法。
《Deep Learning》中文版链接：exacity/deeplearningbook-chinese
参考资料：http://www.aioptify.com/top-deep-learning-and-neural-networks-books.php
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