Python 程序員深度學(xué)習(xí)的“四大名著”：

這四本書著實(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，面對海量資源，往往陷入到“無從下手”的困惑出境。而且并非所有的書籍都是優(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并做簡單介紹。

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1. 《Deep Learning with Python》

推薦指數(shù)：★★★★☆

本書自出版以來收到眾多好評，因?yàn)槭?Keras 作者寫的書，所以全書基本圍繞著 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深度學(xué)習(xí)整體性的思考。這是一本偏實(shí)戰(zhàn)的書，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，基本能對 Keras 和深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)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(shù)：★★★☆☆

本書使用了 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)知識體系相對更加完善，是一本比較全面的機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)：★★★★★

本書中文譯為《Scikit-Learn 與 TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)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復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)，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(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)書籍。

本書源碼 GitHub 地址：

https://github.com/ageron/handson-ml

4. 《Deep Learning》

推薦指數(shù)：★★★★☆

又名“花書”。該書由三位大佬 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。相信這本書大部分人入坑深度學(xué)習(xí)的都知道！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习初学者必备资料整理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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