Python 程序員深度學習的「四大名著」：
這四本書着實很不錯！咱們都知道如今機器學習、深度學習的資料太多了，面對海量資源，每每陷入到「無從下手」的困惑出境。並且並不是全部的書籍都是優質資源，浪費大量的時間是得不償失的。python
給你們推薦這幾本好書並作簡單介紹：git
一、《Deep Learning with Python》
推薦指數：★★★★☆程序員
本書自出版以來收到衆多好評，由於是 Keras 做者寫的書，因此全書基本圍繞着 Keras 講深度學習的各類實現，從 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入門，但也承載着不少做者對深度學習總體性的思考。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。github
本書源碼 GitHub 地址：機器學習
https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks學習
二、《Python Machine Learning》
推薦指數：★★★☆☆spa
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。blog
本書源碼 GitHub 地址：ci
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition資源
三、《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》。這本書最大的特點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，是一本很是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
四、《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，是深度學習領域奠定性的經典教材。相信這本書大部分人入坑深度學習的都知道！
資源得到方式：
公衆號【計算機視覺聯盟】後臺回覆：9002，便可獲取電子版
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