人工智能的一些书籍

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南

首先，在我看来最好的一本是采用流行的机器学习库Scikit-Learn和Google的TensorFlow的实践教程来学习深度学习的书。
作者试图以一种几乎任何人都能理解的方式来解释复杂的话题，这在我看来是一个很大的优势。
我喜欢“ 动手机器学习”，它可以让你通过机器学习项目从开始到结束。因此，你可以看到如何处理真实数据，如何将数据可视化以获取洞察力，以及重要的是如何为机器学习算法准备数据。
在本书后面，你将看到著名的MNIST分类器，模型是如何训练以及一些基本的机器学习分类器，如SVM，决策树，随机森林等。
所有这一切都是为了让你准备好本书的第二部分，内容涉及Tensorflow（包括安装）以及基本的神经网络和深度神经网络。
我认为这本书的结构很好，并以正确的顺序介绍了主题，而且书中的想法和具体例子都有很好的解释。

《机器学习Web应用》_sample

本书讲解如何用Python语言、Django框架开发一款Web商业应用，以及如何用一些现成的库和工具（sklearn、scipy、nltk和Django等）处理和分析应用所生成或使用的数据。本书不仅涉及机器学习的核心概念，还介绍了如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用，包括Web、文档和服务器端数据的挖掘和推荐引擎的搭建方法。
本书适合有志于成为或刚刚成为数据科学家的读者学习，也适合对机器学习、Web数据挖掘等技术实践感兴趣的读者参考阅读。

Python机器学习实践指南

机器学习实践应用》，作者李博，通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程

共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读

《深度学习》

★ 本书是深度学习领域奠基性的经典图书

★ 英文版自2016年年底上市以来，始终位居美国亚马逊人工智能类图书第1位

★ 全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写

本书包括3 个部分：
第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；

第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；

第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点

《TensorFlow技术解析与实战》

TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。

本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等），并对MINIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API，还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后，附录中列出一些可供参考的公开数据集，并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。

本书深入浅出，理论联系实际，实战案例新颖，基于最新的TensorFlow 1.1版本，涵盖TensorFlow的新特性，非常适合对深度学习和TensorFlow感兴趣的读者阅读

网址	描述	备用
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南
《机器学习Web应用》_sample
强烈推荐的10本书籍 附加推荐书单
Python机器学习实践指南
deep learning英文版 中文版	学习社区以后可以了解下
《TensorFlow技术解析与实战》	书和源代码一起
Deep Learning with Python	源码 nqEuUDNZxi7BMuWOHisgFbfxk