在数据科学和机器学习领域，高质量的书籍往往价格不菲。然而，总有一些慷慨的愿意将他们的知识和经验免费分享给大家。如果希望成为一名数据科学家或人工智能工程师，以下这份免费电子书清单将是宝贵资源。本列表从统计学的基础知识开始，逐步深入到机器学习的基础和高级主题。
统计学基础
《Think Stats – 程序员的概率与统计学》：Allan B. Downey。这本书是为具有基础Python编程背景的人编写的统计学和概率论入门书籍。它基于一个用于概率分布（PMFs和CDFs）的Python库。为了方便读者，书中的大部分练习都配有简短的程序。此外，书中还包含了一个使用美国国立卫生研究院数据的案例研究。这本书的一个突出特点是它还涵盖了贝叶斯统计学的基础知识，这是任何有志于成为数据科学家的人都非常重要的一个分支。
《贝叶斯推理与机器学习》：David Barber。谈到贝叶斯统计学，这本书是经典之作。它采用贝叶斯统计学的方法来处理机器学习问题。对于任何想要进入机器学习领域的人来说，这本书都值得一读。
机器学习基础
《统计学习导论》：Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie和Robert Tibshirani。这是本列表中最受欢迎的书籍之一，它通过机器学习介绍了数据科学。这本书为新入门者提供了如何实现统计和机器学习方法的清晰指导。书中充满了实际的现实世界例子，展示了算法在哪里以及如何工作。对于倾向于使用R编程的人来说，这本书甚至还有R的实际例子。即使不是程序员，也不要因此而气馁。这本书是一块宝石。
《理解机器学习》：Shai Shalev-Shwartz和Shai Ben-David。这本书为机器学习提供了结构化的入门介绍。它探讨了机器学习的基本理论以及将这些概念转化为实用算法的数学推导。随后，它涵盖了一系列机器学习算法，包括（但不限于）随机梯度下降、神经网络和结构化输出学习。
《数据挖掘程序员指南》：Ron Zacharski。喜欢这本书的章节，涵盖了推荐系统。它以一种有趣和视觉娱乐的方式看待社交过滤和基于项目的过滤方法，以及如何使用机器学习来实现它们。书中还涵盖了其他概念，如朴素贝叶斯和聚类。还有一个章节是关于非结构化文本的，以及如何处理它，以防想要进入自然语言处理领域。书中还提供了Python的例子，以便想要实践。
大数据挖掘
《大规模数据集挖掘》：AnandRajaraman和Jeffrey David Ullman。随着大数据时代的到来，挖掘数据以获得可操作的洞察力是一项非常受欢迎的技能。这本书专注于以前用于解决数据挖掘中关键问题的算法，这些算法甚至可以用于最庞大的数据集。
高级机器学习
《神经网络简介》：David Kriesel。如果对神经网络感兴趣，这本书适合。它从覆盖神经网络的历史开始，然后深入到不同类型的神经网络背后的数学和解释。期望读者具有基本的线性代数和微积分背景。