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这部书是一本以实践为主兼顾理论的机器学习好书，豆瓣高分，本电子书质量很好

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该书《Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_and_TensorFlow_3rd_Edition》相对于第一版，本书第三版所有代码都已从 TensorFlow 1.x 迁移到 TensorFlow 2.x，并且用更简单的 Keras 代码替换了大部分低级 TensorFlow 代码（图形，会话，特征列等）。该书是tensorflow官方网站的推荐图书之一（https://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning/?hl=zh-tw）本资源不仅有pdf，而且有配套的代码和数据。

scikit-learn的简单示例，主要针对机器学习中的分类问题进行演示，由简入繁，可以通过学习简单示例脚本再深入至scikit-learn源代码的学习

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使用scikit-learn掌握机器学习-第二版 这是发行的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 本书探讨了各种机器学习模型，包括k最近邻，逻辑回归，朴素贝叶斯，k均值，决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理，超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类，识别图像，检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量，文本和图像中提取功能； 评估模型性能； 并就如何改善模型的性能形成直觉。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy U

scikit-学习食谱-第二版 这是出版的的代码存储库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 由于Python的简单性和灵活性，PythonSwift成为分析人员和数据科学家的首选语言，并且在Python数据空间中，scikit-learn是机器学习的明确选择。 本书包括机器学习中常见问题和不常见问题的演练和解决方案，以及如何利用scikit-learn有效执行各种机器学习任务。 第二版首先介绍了评估数据统计属性的方法，并生成了用于机器学习建模的综合数据。 在阅读本章的过程中，您会遇到一些菜谱，这些菜谱将教您实现一些技术，例如数据预处理，线性回归，逻辑回归，K-NN，朴素贝叶斯，分类，决策树，合奏等等。 此外，您将学习通过多类分类，交叉验证，模型评估来优化模型，并深入研究以scikit-learn实施深度学习。 除了涵盖模型部分，API和分类器，回归器和估计器等

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Python备忘单 这个代表越来越多的Python速查表清单。 发现错别字或有建议吗？ 分叉，做出贡献并根据您的口味进行调整！ 目前包括： 安装 如果要单独安装软件包，请进入相应的.md文件以获取有关如何安装的说明。 从项目根目录： 通过点： $ pip install -r requirements.txt 通过Anaconda： $ conda install --yes --file requirements.txt 这会将所有软件包安装到您的环境中。 未来的补充： 基本的Python语法 （大概）熊猫 PyBind