1. A Course of Machine Learning

Đây là cuốn sách được viết bởi Hal Daumé III. Cuốn sách khá tốt cho bất cứ ai mới bắt đầu nghiên cứu về học máy. Nội dung cuốn sách rất cô đọng và cung cấp đầy đủ những khái niệm đầu tiên về học máy. Với dung lượng gần 200 trang, A Course of Machine Learning giải thích đầy đủ các khái niệm về cây quyết định, các mô hình học máy dựa trên thống kê, mạng nơron... Bên cạnh đó, cuốn sách cũng cung cấp cho bạn đọc những khái niệm ban đầu về các mô hình học có giám sát, học không giám sát, nửa giám sát và một số mô hình ứng dụng trong thực tế của học máy. 

2. Programming Collective Intelligence

Được biết đến rộng rãi như là một trong những cuốn sách hay nhất để bắt đầu tìm hiểu về học máy. Cuốn sách của tác giả Segaran xứng đáng được coi là "gối đầu giường" cho bất cứ ai tìm hiểu về học máy.

Cuốn sách được viết rất lâu trước khi khoa học dữ liệu và học máy phổ biến rộng rãi như hiện nay. Tuy nhiên, chủ đề và nội dung của cuốn sách vẫn hoàn toàn phù hợp với những gì đã và đang có hiện nay. Một số chủ đề được đề cập trong cuốn sách là các kỹ thuật lọc cộng tác, các tính năng của công cụ tìm kiếm, các máy vector hỗ trợ (SVM), bộ lọc Bayesian... Cuốn sách này còn sử dụng Python để cung cấp những ví dụ thực tế một cách hấp dẫn với người đọc.

 3. Artificial Intelligence: A Modern Approach

Cuốn sách này do Stuart Russell và Peter Norvig viết. Không chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan về trí tuệ nhân tạo, cuốn sách này cũng bao gồm các chủ đề từ các thuật toán tìm kiếm, giảm độ phức tạp cho các bài toán tìm kiếm, làm việc với logic, lập kế hoạch và các chủ đề nâng cao hơn trong AI như, lý luận với dữ liệu không đầy đủ, học máy và xử lý ngôn ngữ. Cuốn sách phù hợp cho những người mới tiếp cận đến trí tuệ nhân tạo.

4. Python Machine Learning

Cuốn sách do Sebastian Raschka viết, có nội dung nói về việc sử dụng Python trong một số ví dụ cụ thể thực tế, với các nội dung:

- Sử dụng các thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ nhất của Python về học sâu, mô tả dữ liệu và hình dung dữ liệu.

- Tìm hiểu các chiến lược hiệu quả và các phương pháp hay nhất để cải tiến và tối ưu hóa các hệ thống và thuật toán học máy.

- Những câu hỏi thực tế về xử lý dữ liệu và các mô hình học tập xây dựng cho các tập dữ liệu.

5. Machine Learning

Đây là một trong những cuốn sách kinh điển nhất về học máy của tác giả Tom M. Mitchell, được sử dụng làm giáo trình cho rất nhiều trường đại học nổi tiếng trên thế giới. Cuốn sách này sẽ giới thiệu cho bạn đọc những kiến thức, khái niệm chuyên sâu, những định lý trong học máy, cách giải mã của một số thuật toán học máy. Cuốn sách cũng cung cấp một số ví dụ đơn giản để người đọc có thể hiểu rõ hơn về các thuật toán.