我刚读完Peter Norvig的《人工智能：现代方法》第三版。这本书我主要是作为入门使用，用来更多地了解人工智能的总体概念。我很快将与我的一个教授一起开始参加一个机器学习学习小组，我想知道是否有人知道一些好的书籍来进一步学习机器学习（特别是神经网络，但不仅仅限于神经网络）。

回答：

以下是我最近完成的一门课程的阅读列表中的一些摘录：

核心教材

机器学习 作者：Tom Mitchell，McGraw-Hill出版社，1997年

神经网络

D. Chen和P. Burrell，’基于案例推理系统与人工神经网络：综述（pdf文件）‘，发表于《神经计算与应用》，第10卷，第3期，第264-276页，2001年（版权所有2001年Springer）。

M.F. Valstar和M. Pantic，’视频中面部动作和情感的生物学与逻辑启发式编码（pdf文件）‘，发表于《IEEE国际多媒体与博览会（ICME ’06）会议录》，加拿大多伦多，2006年7月（版权所有2006年IEEE出版社）。

S. Petridis和M. Pantic，’音视频笑声与语音的区分（pdf文件）‘，发表于《IEEE国际声学、语音和信号处理会议（ICASSP’08）会议录》，第5117-5120页，美国拉斯维加斯，2008年4月（版权所有2008年IEEE出版社）。

优秀书籍

模式分类 作者：R.O. Duda，P.E. Hart和D.G. Stork，John Wiley出版社，2005年。

模式识别与机器学习 作者：Christopher Bishop，Springer出版社，2006年