正文
个人推荐指数：
★★★★★
本书是一本全面系统地讲述计算机自然语言处理的优秀教材。本书英文版出版之后好评如潮，国外许多著名大学纷纷把本书选为自然语言处理和计算语言学课程的主要教材，该书被誉为该领域教材的“黄金标准”。本书包含的内容十分丰富，分为四个部分，共21章，深入细致地探讨了计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。
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04
《统计学习方法》-李航
229页
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★ ★ ★ ★ ★
想学数据挖掘或者机器学习不可避免要接触数学相关理论，尽管你可以只用sklearn等做机器学习，但不懂底层理论，是无法做深入的，而这本书，就是给你打好机器学习基础的书，先修内容大学数学三件套（高等数学、线性代数、概率论与数理统计），如果你不是数学基础特别好，看这本书的时候会像我一样看不懂一些公式推导，莫慌，百度一下别人的学习笔记或者技术博客，慢慢钻研，本书适合看多次，每次都有新的收获，书本身不厚，230页，建议边看边将感悟推导公司等写在旁边，方便下次看。
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05
《模式识别与机器学习》
749页
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★ ★ ★ ★
微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 的经典著作《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《模式识别与机器学习》，简称 PRML，此书
涵盖面十分广泛，语言通俗，例子和习题更加详细，附带更多基础性的讲解和指引，难度梯度设置更为合理，是其深受广大中老年 PHD 朋友喜爱的原因。《模式识别与机器学习》内容十分丰富，共有 14 章的内容，每一章都是干货满满。
毫无疑问，PRML实乃入门必读之圣书！豆瓣评分高达9.5分。
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06
《神经网络与深度学习》
229页
