このページでは著者おすすめの「機械学習」や「データサイエンス」向けの書籍を列挙する（紹介記事も書いたものは，そのリンクを添える）．
目次
Kevin P. Murphy氏の「機械学習」テキスト
- “Probabilistic Machine Learning: An Introduction“, (基礎編) Kevin. P. Murphy, MIT press, March, 2022.
- “Probabilistic Machine Learning: “, (応用編：今年終盤登場予定) Kevin. P. Murphy, MIT press, 2022 .
- “Machine Learning: A Probablistic Perspective“, Kevin. P. Murphy (紹介記事)
初心者向け機械学習・データサイエンス向けオススメ書籍
- “Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition“, Stephen Marsland.
- 機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) , 金森敬文 , 鈴木大慈, 竹内一郎 (著), 佐藤一誠．
応用別
- Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019)． 自然言語処理(NLP)と音声認識向けのDeep Learningをまとめた本．CNNの基礎についても簡潔な紹介がある．アテンションにメモリ型ネットワークや，転移学習（特にドメイン適応）の章，（テキスト処理，音声認識向けの）強化学習の章などが後半にあり，周辺知識を総ざらえできる．ただし，Transformer流行以前の書籍である．