本文推荐了《Python机器学习(第2版)》，强调其易懂、实用，覆盖理论与实践，包括Scikit-learn、Keras和TensorFlow等内容，适合初学者入门，深入浅出地介绍机器学习概念和算法应用。
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学习机器学习，推荐学习《Python机器学习(第二版)》。
《Python机器学习(第2版)》，图文并茂，代码详实，原理清晰，覆盖面适度，侧重算法实现和应用，作为入门级学习还是非常不错的，能初步了解原理，马上上手实践，为后续需要深入研究培养了学习的兴趣，不至于被枯燥的算法吓退如何用python画不同大小的满天星。
第2版进行了大量更新和扩展，纳入最近的开源技术，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow，提供了使用Python构建高效的机器学习与深度学习应用的必要知识与技术。
《Python机器学习(第2版)》中文PDF，706页，带书签目录，文字可以复制。
《Python机器学习(第2版)》英文PDF，850页，带书签目录，文字可以复制。
配套源代码。作者: 塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)；译者: 陈斌
下载: https://pan.baidu.com/s/1UFuTADa6KwAo8yh1Twib9A
提取码: evfc
《Python机器学习(第二版)》，将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，聚焦于如何正确地提出问题、解决问题，能帮助了解如何使用Python解决数据中的关键问题。
《Python机器学习(第2版)》介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践，对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。
带领进入预测分析的世界，展示为什么Python会成为数据科学领域首屈一指的计算机语言。内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能快速解决面临的一些重要问题。
学习内容：
探索并理解数据科学、机器学习与深度学习的主要框架；
通过机器学习模型与神经网络对数据提出新的疑问；
在机器学习中使用新的Python开源库的强大功能；
掌握如何使用TensorFlow库来实现深度神经网络；
在可访问的Web应用中嵌入机器学习模型；
使用回归分析预测连续目标的结果；
使用聚类发现数据中的隐藏模式与结构；
使用深度学习技术分析图片；
使用情感分析深入研究文本与社交媒体数据。
另推荐机器学习入门书《Python机器学习基础教程》是由scikit-learn库核心贡献者所写，介绍了很多经典机器学习算法。
《Python机器学习基础教程》中文PDF，306页，带书签目录，文字能复制；英文PDF，392页，带书签目录，彩色配图，文字能复制；配套源代码。
下载: https://pan.baidu.com/s/1B1wVgOlkqlTmt-dSP8C2JA
提取码: k6w9
主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
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