Python 程序員深度學習的“四大名著”:
這四本書着實很不錯!我們都知道現在機器學習、深度學習的資料太多了,面對海量資源,往往陷入到“無從下手”的困惑出境。而且並非所有的書籍都是優質資源,浪費大量的時間是得不償失的。給大家推薦這幾本好書並做簡單介紹。
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1. 《Deep Learning with Python》
推薦指數:★★★★☆
本書自出版以來收到衆多好評,因爲是 Keras 作者寫的書,所以全書基本圍繞着 Keras 講深度學習的各種實現,從 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入門,但也承載着很多作者對深度學習整體性的思考。這是一本偏實戰的書,教你使用 Keras 快速實現深度學習經典項目。看完這本書,基本能對 Keras 和深度學習實戰有比較初步的掌握了。
本書源碼 GitHub 地址:
https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks
2. 《Python Machine Learning》
推薦指數:★★★☆☆
本書使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow,分別講解機器學習和深度學習,並每章配備實操代碼。還有一點是講解了如何將機器學習模型發佈到 Web 應用。整個知識體系相對更加完善,是一本比較全面的機器學習書籍。
本書源碼 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:★★★★★
本書中文譯爲《Scikit-Learn 與 TensorFlow 機器學習實用指南》。這本書最大的特色從理論上講就是言簡意賅,全書基本上沒有太多複雜的數學公式推導,語言通俗易懂,很容易看得懂、看得下去。正本書兼顧理論與實戰,是一本非常適合入門和實戰的機器學習書籍。
本書源碼 GitHub 地址:
https://github.com/ageron/handson-ml
4. 《Deep Learning》
推薦指數:★★★★☆
又名“花書”。該書由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰寫,是深度學習領域奠基性的經典教材。相信這本書大部分人入坑深度學習的都知道!
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰(tjxj666)。
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