Нет единого мнения о том, какие книги и исследовательские работы по машинному обучению самые лучшие. Несколько книг, которые могут быть интересны:

• «Введение в машинное обучение», Мюллер, Гвидо. 1 Книга охватывает широкий спектр тем: обработка данных, контролируемое и неконтролируемое обучение, оценка моделей, выбор признаков, анализ текстов, изображений и временных рядов. 1
• «Грокаем машинное обучение», Луис Серрано. 2 Автор рассказывает, что такое машинное обучение, и показывает его на примере выявления спама и распознавания изображений. 2
• «Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn», Себастьян Рашка, Юси Лю, Вахид Мирджалили. 2 Универсальное пособие, которое подойдёт как начинающим дата-сайентистам, так и опытным экспертам. 2
• «Машинное обучение. Портфолио реальных проектов», Алексей Григорьев. 2 В книге приводятся практические сценарии с подробным объяснением результатов анализа поведения клиентов, прогнозирования цен и оценки рисков бизнеса. 2
• «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей», Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская. 2 В книге описывается история глубокого обучения и его основные идеи. 2

Выбор лучшей книги зависит от личных предпочтений и потребностей читателя.