让别人做的网站不给源代码网络工程师培训班要多少钱

以下是一些适合不同层次读者的机器学习书籍推荐：

零基础入门
- 《机器学习入门必备》：这本书没有复杂的公式推导，而是通过类比、案例和图片，通俗易懂地讲解了机器学习的基本概念、工具、数据处理、建模与优化等内容，非常适合没有任何基础的人工智能爱好者。
- 《Machine Learning for Humans》：以通俗易懂的方式系统全面地介绍机器学习相关知识，理论部分之后还有充足的实践材料和最新进展与应用，适合初学者建立基础概念和知识框架。
- 《零基础学机器学习》：目标是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松掌握机器学习的基本知识，并拥有相关的实战能力，适合对AI感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人。

基础理论与实践
- 《机器学习》（周志华）：这本书是机器学习领域的经典教材，内容丰富、讲解透彻，被称为“西瓜书”。它从基础概念讲起，涵盖了机器学习的多种算法和理论，适合有一定数学基础和编程能力的读者。
- 《Python机器学习基础教程》：通过Python语言实现机器学习算法，结合理论与实践，适合有一定Python基础的读者学习机器学习的基本概念和常用算法。
- 《机器学习实战》：这本书通过具体的项目案例，详细介绍了如何应用机器学习算法解决实际问题，适合有一定编程基础并希望在实践中学习机器学习的读者。

深入学习与进阶
- 《深度学习》（Ian Goodfellow等著）：被誉为“AI圣经”，是深度学习领域的奠基性经典教科书，系统深入地讲解了深度学习的各类技术和前瞻性研究方向，适合有一定机器学习基础的读者深入学习深度学习。
- 《机器学习：概率视角》：从概率论的角度全面介绍机器学习，内容深入且涵盖广泛，适合对机器学习的理论和数学基础有较高要求的读者，尤其是研究生和研究人员。
- 《机器学习工程》：关注机器学习项目中的工程实践部分，适合有一定机器学习基础的算法工程师，帮助他们补充工程方面的知识和技能。

专业领域与应用
- 《机器学习在量化交易中的应用》：虽然不是专门的机器学习书籍，但针对量化交易这一特定领域，详细介绍了机器学习在其中的应用，适合对量化交易感兴趣的读者。
- 《机器学习在金融领域的应用》：同样针对金融领域，介绍了机器学习在风险评估、投资组合优化等方面的应用，适合金融行业的从业者和相关专业的学生。

根据你的学习阶段和兴趣方向，可以选择适合自己的书籍开始学习机器学习。