如果这篇文章题目变成《最全书单》，那么这篇文章就会变得又臭又长，在这个年代，关于人工智能与大数据的书，没有10000本也有1000本，而这里列出的这25本，都是精选过的，不敢说每本都字字珠玑，但这个书单保证没有一本水书。废话不多说，赶紧上车，先放思维导图，我再一本本简单说说。
书单分成八部分，其中的数字代表我对这一系列的书的推荐程度。
先说经典书的部分：
《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界 》
从这本书的名字，可以看出作者试图在机器学习的各个流派间进行整合，最终提出机器学习里的‘牛顿三定律’的理想。作者在这本书里面介绍了当前常用的算法的发展历程。
（下面的专业名次看不懂没关系，往后看）这些算法包括决策树，遗传算法，神经网络，朴素贝叶斯及贝叶斯网络，隐式马尔可夫链，K最近邻及支持向量机，作者还介绍了无监督学习的算法。
对上面的这些名词看不懂？看过书你就明白了。在这本书中，没有公式和代码，有的只是对机器学习中的算法本质一针见血般点破，有的只是依据这些算法而编出的日常生活中的小故事。一言以概之，如果你只有高中数学水平且无计算机背景，你也能够读懂这本科普书。如果你不想对控制着我们衣食住行的机器学习算法一无所知，那么这本书你一定要读。
人工智能之父马文·明斯基经典作品：
《情感机器+心智社会》
这两本书的作者被誉为AI之父，不是因为他发现了某一个特别牛逼的算法。而是因为其对人类的认知过程有着独特见解，从而能利用对人类认知的洞察来指导机器学习算法的研发。他在70年代写成的心智社会一书，令当前的AI研究者还会常读常新。这本书虽然价格有些高，但考虑到读一遍根本不指望能读懂，要读三遍才能有些领悟，算算阅读单价，其实不算高。拿这本书送朋友，也是多么有逼格的一件事啊。
这本书是AI之父集一生功力写成的集大成之作。如何让机器有感情，是在机器智能即将超越人之后的人工智能的下一个天花板。情感计算的概念，也随着Chatbot（聊天机器人）而火了起来。阅读这本书，会让你认识到情感不一定是人类的独有特征。情感也可以被表示为一连串的计算。而赋予机器情感，我们也能造成有直觉，有常识的机器。如果你想打破AI的潘多拉魔盒，这本书也是一本需要反复研读的大作。
《数学之美》
虽然这本书叫做数学之美，但其实由于作者吴军博士是谷歌的搜索专家，所以里面多半是自然语言处理领域的发展。对于这本书，溢美之词已经太多太多了。我这里想说的不是其将算法背后的原理讲述的有多么清晰，而是作者讲述了其和诸位自然语言处理领域的先驱的个人故事，里面描述了诸多学者的风骨以及其背后的道德力量。这是这本书少有被人提起，但却让令人记忆深刻的地方。
《人工智能的未来》
中文版已经绝版，在网上搜这本书，搜出的多半是雷库兹曼的原名为How to create a mind 的翻译版。这本2004年的书，作者是杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)，他是成功的计算机工程师和企业家，掌上型电脑PalmPilot、智能电话Treo等产品的发明人。书里提出的HTM模型，可能凭其单一的结构而第一次产生自我学习的“智能”，其理论的高瞻远瞩，启发了现今的深度学习浪潮。
《智能的本质 人工智能与机器人领域的64个大问题》
这本书中，作者从常识出发，对人工智能和机器人表达了很多“令人惊讶”而又让人深思的point。例如在陪伴老年人方面，迄今为止先进的机器人都比不上我们的狗。书中充满了哲学思辨，感觉作者属于乐观派中的悲观派，乐观的是认为不会出现终结者，悲观的是AI发展还是太慢。 这是近年来不可多得的好书。 同时作者担心的并不是机器智能的迅速提高，而是人类智力可能会下降，这才是最值得担忧的。
接着是人工智能对商业和我们生活的影响。这一系列的书很多，选出几本我读过的
《人工智能时代》
作者Kaplan是斯坦福大学顶尖AI专家。这本书的英文名直译过来是人不必遵守机器的规则。这是一个老人写的书，这种警世的书也需要由一个老人写出，作者见证了AI的低潮与复兴，见证了越来越大的贫富差距。他活到了替子女说话的年纪，但又没有丢掉幽默。这样智慧的老人，值得我们去倾听。
《与机器人共舞》
凯恩斯曾指出，科技将取代工作岗位，而非整体工作量。这些改变了我们工作方式、互动方式以及娱乐方式的创新，将给二十一世纪的社会带来翻天覆地的变化，这种影响几乎等同于20世纪初机械设备将农耕经济带向工业经济时，社会所经历的根本性变革。书的作者是曾获得普利策奖的资深记者，视角全面，分析特别深入。
接着说说大数据方面的书：
《爆发：大数据时代预见未来的新思维》
作者是全球复杂网络权威Barabasi所作，一本超越《黑天鹅》的惊世之作。作者认为人类正处在一个聚合点上，在这里数据、科学以及技术都联合起来共同对抗那个最大的谜题——人类的未来。作者指出人类日常行为模式并不是随机的，而是具有“爆发性”的。爆发揭开了人类行为中令人惊讶的深层次秩序，使得人类变得比预期中更容易预测得多。爆发模式的揭示，其影响力与20世纪初期的物理学或者基因革命的影响力不相上下。
《智慧社会：大数据与社会物理学》
书的作者是MIT人类动力学实验室主任。书里面提出了一种量化的办法，来定向测度沟通对行为的影响，即想法流的传播规律。量化的考察沟通对创新的影响。作者用可控双盲实验去验证诸如社会网络的大小与想法的多样性有正相关关系；社会网络的互动密度与效率显著相关等习以为常的观点，使得全书的科学非常强。
《大数据思维与决策》
书的作者是计量经济学家，里面展示了社会科学的全面数字化。没有数字就没有真相。作者指出统计是一个非常强大的研究社会问题的手段，可以应用在你想要的任何领域。社会学科的专家，将越来越依靠大数据模型做出判断，直觉和数据统计呈现出互补趋势。而在善于利用大数据的商家面前，消费者将变得越发无计可施。
《白话大数据与机器学习》
一本通俗易懂的书，拥有高中数学基础即可看懂，同时结合大量案例与漫画，将高度抽象的数学、算法与应用，与现实生活中的事件和案例一一作了关联，将源自生活的抽象还原出来，帮助你理解后，又带领你将这些抽象的规律与算法应用于实践。
《大数据：从概念到运营》
很多人只是谈论大数据，却不知道该怎么将大数据应用到具体工作中去，这本书的作者在大数据领域拥有超过20年的从业经历，曾担任雅虎公司广告分析总裁，在数据存储、商业智能和数据分析利用方面有着独特的见解。书一共有十三个章节，作者将大数据在实际运用中的方方面面通过具体的案例进行了分析。侧重于大数据的实际运用方面而不是理论上都探讨。大量的案例使得书中观点鲜活有力。
《Python 金融大数据分析》
大数据的应用最广的领域，无疑是数据驱动的金融行业。作为该领域的入门书，这本书介绍了python语言在金融数据可视化，金融衍生品定价，金融时间序列数据处理，蒙特卡罗方法等话题上的具体应用，是一本简单易懂的入门书。
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