人工智能学习书籍

出处：http://blog.csdn.net/pongba/archive/2008/09/11/2915005.aspx

1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入门好书，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P 2. 《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）。 3. 《The Elements of Statistical Learning》，数学性比较强，可以做参考了。 4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然语言处理领域公认经典。 5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，华裔科学家写的书，相当深入浅出。 6. 《Managing Gigabytes》，信息检索好书。 7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，参考书吧，比较深。 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。 4. 最优化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非线性规划的参考书。《Convex Optimization》凸优化的参考书。此外还有一些书可以参考 wikipedia 上的最优化方法条目。要深入理解机器学习方法的技术细节很多时候（如SVM）需要最优化方法作为铺垫。 《Machine Learning, Tom Michell》, 1997.
老书，牛人。现在看来内容并不算深，很多章节有点到为止的感觉，但是很适合新手（当然，不能"新"到连算法和概率都不知道）入门。比如决策树部分就很精彩，并且这几年没有特别大的进展，所以并不过时。另外，这本书算是对97年前数十年机器学习工作的大综述，参考文献列表极有价值。国内有翻译和影印版，不知道绝版否。 《Modern Information Retrieval, Ricardo Baeza-Yates et al》. 1999
老书，牛人。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛，这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外，Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。 《Pattern Classification (2ed)》, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork
大约也是01年左右的大块头，有影印版，彩色。没读完，但如果想深入学习ML和IR，前三章（介绍，贝叶斯学习，线性分类器）必修。