深度學(xué)習(xí)“四大名著”發(fā)布！Python、TensorFlow、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)四件套（附免費(fèi)下載）
Python 程序員深度學(xué)習(xí)的“四大名著”：
這四本書(shū)著實(shí)很不錯(cuò)！我們都知道現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的資料太多了，面對(duì)海量資源，往往陷入到“無(wú)從下手”的困惑出境。而且并非所有的書(shū)籍都是優(yōu)質(zhì)資源，浪費(fèi)大量的時(shí)間是得不償失的。給大家推薦這幾本好書(shū)并做簡(jiǎn)單介紹。
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1. 《Deep Learning with Python》
推薦指數(shù)：★★★★☆
本書(shū)自出版以來(lái)收到眾多好評(píng)，因?yàn)槭?Keras 作者寫的書(shū)，所以全書(shū)基本圍繞著 Keras 講深度學(xué)習(xí)的各種實(shí)現(xiàn)，從 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入門，但也承載著很多作者對(duì)深度學(xué)習(xí)整體性的思考。這是一本偏實(shí)戰(zhàn)的書(shū)，教你使用 Keras 快速實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)經(jīng)典項(xiàng)目。看完這本書(shū)，基本能對(duì) Keras 和深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)有比較初步的掌握了。
本書(shū)源碼 GitHub 地址：
https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks
2. 《Python Machine Learning》
推薦指數(shù)：★★★☆☆
本書(shū)使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow，分別講解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，并每章配備實(shí)操代碼。還有一點(diǎn)是講解了如何將機(jī)器學(xué)習(xí)模型發(fā)布到 Web 應(yīng)用。整個(gè)知識(shí)體系相對(duì)更加完善，是一本比較全面的機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍。
本書(shū)源碼 GitHub 地址：
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition
3. 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》
推薦指數(shù)：★★★★★
本書(shū)中文譯為《Scikit-Learn 與 TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南》。這本書(shū)最大的特色從理論上講就是言簡(jiǎn)意賅，全書(shū)基本上沒(méi)有太多復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)，語(yǔ)言通俗易懂，很容易看得懂、看得下去。正本書(shū)兼顧理論與實(shí)戰(zhàn)，是一本非常適合入門和實(shí)戰(zhàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍。
本書(shū)源碼 GitHub 地址：
https://github.com/ageron/handson-ml
4. 《Deep Learning》
推薦指數(shù)：★★★★☆
又名“花書(shū)”。該書(shū)由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。相信這本書(shū)大部分人入坑深度學(xué)習(xí)的都知道！
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