随着机器学习（Machine Learning, ML）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的飞速发展，这些领域已成为全球学术界和产业界关注的焦点。对于中国的学者、学生和从业者而言，掌握前沿知识不仅需要扎实的理论基础，还需要接触国际视野下的经典资源。今天，AJE为大家精心挑选了十本英文书籍，这些作品涵盖了从基础理论到实践应用的多个维度，是学习和研究ML与AI的宝贵指南。注意，文中对英文著作的中文译名为直译，请以原著英文书名为准。
1. Pattern Recognition and Machine Learning
作者: Christopher Bishop
《模式识别与机器学习》是机器学习领域的经典之作，以数学严谨性和清晰的逻辑著称。Bishop从概率论和贝叶斯方法入手，系统讲解了分类、回归和生成模型的核心原理。书中配有丰富图表，直观展示复杂概念。对于中国学者，这本书是深入理解ML数学基础的绝佳选择，尤其适合研究模式识别或需要扎实理论支持的学术工作者。
2. Deep Learning
作者: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
《深度学习》由三位该领域先驱撰写，被誉为深度学习技术的“圣经”。它涵盖了神经网络的基础理论、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）以及生成对抗网络（GANs）等前沿内容。对于中国学者，这本书尤为重要，因为中国在图像处理和自然语言处理等应用领域发展迅速，书中详尽的数学推导和案例能帮助您掌握技术细节，推动创新研究。
3. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
作者: Kevin P. Murphy
《机器学习：概率视角》以概率论为核心，全面介绍了线性模型、隐马尔可夫模型和变分推断等主题。Murphy将复杂的统计概念分解得通俗易懂，并附有代码示例。这本书是探索概率模型的理想资源，尤其在需要构建统计框架的研究中能提供灵感与指导。
4. Artificial Intelligence: A Modern Approach
作者: Stuart Russell, Peter Norvig
《人工智能：一种现代方法》是AI领域的权威教科书，覆盖了从搜索算法到知识表示，再到机器学习的广泛内容。它既适合初学者入门，也为资深学者提供了全局视角。这本书能帮助理解AI的整体框架，尤其在AI伦理和多智能体系统等新兴领域具有启发意义。
5. The Elements of Statistical Learning
作者: Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
《统计学习基础》是统计机器学习的奠基之作，深入探讨了回归、分类和聚类等方法的数学原理，以统计学的严谨性著称。这本书特别适合大数据时代的需求，许多方法（如Lasso和支持向量机）在中国国内的应用场景广泛。它的理论深度使其成为追求学术严谨性的研究者的必备参考。
6. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
作者: Aurélien Géron
《动手学机器学习：Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是一本实践导向的书籍，通过Python生态中的主流工具教授ML和深度学习技术。书中包含大量代码和项目案例，适合快速上手。这本书能在智能推荐、自动驾驶等实际项目中发挥作用，是理论到实践的桥梁。
7. Reinforcement Learning: An Introduction
作者: Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
《强化学习导论》是强化学习领域的入门经典，从马尔可夫决策过程到深度强化学习，内容循序渐进。它因AlphaGo等应用而备受关注，强化学习在游戏AI和智能优化中的潜力巨大。这本书不仅奠定理论基础，还能启发您探索创新应用。
8. Machine Learning Yearning
作者: Andrew Ng
《机器学习渴望》由吴恩达撰写，篇幅虽短却聚焦于ML项目的策略性问题，如模型选择和调参建议。它更像是一本“经验手册”，而非技术细节指南。这本书提供高层次视角，帮助优化项目流程，少走弯路，提升效率。
9. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
作者: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall
《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》结合数据挖掘与机器学习，特别强调工具应用（如Weka软件）。它从数据预处理到模型评估，案例丰富。这本书适合教育和中小企业场景，帮助快速掌握数据分析技能，是理论与实践结合的优秀读物。
10. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques
作者: Daphne Koller, Nir Friedman
《概率图模型：原理与技术》是概率图模型领域的扛鼎之作，深入讲解贝叶斯网络和马尔可夫随机场等内容。它的深度适合有基础的研究者。这本书能助力理解复杂系统的因果关系，在自然语言处理和生物信息学等前沿研究中具有重要价值。
为什么推荐这些书给中国学者？
中国的AI研究和产业在全球占据重要地位，要保持领先，理论与实践的结合至关重要。这些书籍代表了国际学术界的高水准，能帮助中国学者补齐理论短板，同时推动技术落地。例如，深度学习和强化学习的突破需要数学根基，而统计学习和概率模型为大数据分析提供支持。实践类书籍则能助力工程师将知识转化为生产力。
如何使用这些资源？
- 初学者：从《Artificial Intelligence: A Modern Approach》和《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》开始。
- 进阶学习者：深入《Pattern Recognition and Machine Learning》和《Deep Learning》。
- 研究者：专注《The Elements of Statistical Learning》和《Probabilistic Graphical Models》。
- 实践者：结合《Machine Learning Yearning》和《Data Mining》。
最后
机器学习与人工智能是全球技术革新的引擎，而这些书籍是通往知识巅峰的阶梯。希望这十本经典能为中国学者提供灵感与工具，无论你是初探领域还是深耕研究，都能在AI的征途上找到属于自己的位置！
