医学生机器学习入门书籍

对于医学生想要入门机器学习，推荐选择一些既适合初学者又结合医学背景的书籍。以下是几本推荐：

1. **《Python机器学习基础教程》（Introduction to Machine Learning with Python）** - Andreas C. Müller 和 Sarah Guido 著。这本书详细介绍了如何使用Python和Scikit-Learn库进行机器学习，并包含了一些实际的医学案例。

2. **《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》（动手实践机器学习）** - Aurélien Géron 著。该书从基本概念出发，通过实战项目让医学生熟悉常用工具，同时书中也有部分章节涉及医学数据分析的应用。

3. **《医学图像处理与机器学习》（Medical Image Processing and Analysis Using Machine Learning）** - Kostas Katsaggelos 编著。专为医疗专业人员设计，讲解了如何利用机器学习处理医学图像数据。

4. **《统计学习方法》（The Elements of Statistical Learning）** - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 合著。虽然这是一本深入的教材，但对于理解机器学习的基本理论非常有帮助。

5. **《Deep Learning for Medical Image Analysis》（深度学习在医学影像分析中的应用）** - Anil K. Jain, Jian Sun 等编著。聚焦于深度学习在医学领域的应用，对初学者来说是个很好的进阶读物。

记住，选择书籍时最好根据个人兴趣和当前知识水平来挑选，初期可以从易懂的实例开始。此外，网上有许多免费资源和在线课程也可以作为补充学习资料。