机器视觉和机器学习是近年来非常热门的领域，涉及到计算机视觉、图像处理、模式识别等多个方面。为了帮助大家更好地学习和掌握这些领域，本文将为大家推荐几本经典的机器学习和机器视觉书籍。
1.《机器学习》（周志华）
这是一本经典的机器学习教材，被广泛使用于国内外高校的机器学习课程中。该书涵盖了机器学习的基本概念、算法原理、应用等方面，内容丰富、深入浅出，适合初学者和进阶者阅读。
2.《计算机视觉：模型、学习和推理》（Simon J. D. Prince）
这是一本非常系统和全面的计算机视觉教材，涵盖了计算机视觉中的各个方面，包括图像处理、特征提取、目标检测、跟踪、三维重建等。该书还介绍了计算机视觉中的各种算法和模型，如SIFT、HOG、CNN等，非常适合对计算机视觉有一定了解的读者阅读。
3.《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）
这是一本介绍深度学习的经典教材，涵盖了深度学习的基本概念、算法原理、应用等方面。该书还介绍了深度学习中的各种模型和算法，如CNN、RNN、GAN等，非常适合对深度学习有一定了解的读者阅读。
4.《计算机视觉中的深度学习》（卢策吾、何恺明等）
这是一本介绍计算机视觉中深度学习应用的书籍，涵盖了计算机视觉中的各个方面，包括图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计等。该书还介绍了计算机视觉中的各种深度学习模型和算法，如RCNN、YOLO、Mask R-CNN等，非常适合想要深入了解计算机视觉中深度学习应用的读者阅读。
总之，以上书籍都是机器学习和机器视觉领域的经典之作，无论是初学者还是进阶者都可以从中获得很多有益的知识。同时，这些书籍的阅读也需要一定的数学和编程基础，读者可以根据自己的实际情况选择合适的书籍进行阅读。
