《机器学习》（周志华著）
《统计学习方法》（李航著）
《深度学习》（花书，Goodfellow等著）
《Python机器学习基础教程》（Muller & Guido著）
《Python深度学习》（Chollet著）
《TensorFlow实战》（黄文坚等著）
《机器学习实战》（Peter Harrington著）
《数据挖掘导论》（Pang-Ning Tan等著）
《数据挖掘：概念与技术》（Jiawei Han等著）
《算法竞赛入门经典》（刘汝佳著）
以上为知乎用户推荐的人工智能学习资料中的主要书籍。这些书籍涵盖了人工智能领域的多个方向，包括机器学习、深度学习、数据挖掘等。其中，《机器学习》和《统计学习方法》是机器学习领域的经典教材，详细介绍了机器学习的基本概念和算法。《深度学习》是深度学习领域的权威教材，涵盖了深度学习的各个方面，包括卷积神经网络、循环神经网络等。《Python机器学习基础教程》和《Python深度学习》介绍了Python在机器学习和深度学习中的应用，是学习Python的初学者的优秀教材。《TensorFlow实战》介绍了TensorFlow的基本原理和应用，是学习TensorFlow的入门教材。《机器学习实战》介绍了机器学习的基础知识和实践经验，适合初学者入门。《数据挖掘导论》和《数据挖掘：概念与技术》介绍了数据挖掘的基础知识和应用，是学习数据挖掘的入门教材。《算法竞赛入门经典》介绍了算法竞赛的基本知识和算法，是学习算法竞赛的入门教材。以上推荐的书籍，适合不同层次的人工智能学习者，可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的书籍。
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