Python与机器学习的必读五本书，你拥有了吗？
基于大数据的人工智能现在异常火爆python
Python 做为最热门的编程语言之一程序员
是实现机器学习算法的首选语言算法
Python与机器学习这一话题很是的宽广编程
5本书虽很难覆盖全面，但仍值得细细研读网络
NO.1框架
《机器学习——Python实践》机器学习
魏贞原 著编程语言
欢迎加入python学习交流q群250933691，分享我精心准备的Python学习资料，0基础到进阶！但愿大家在学习Python道路上少走弯路！加油！学习
本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及创建模型并优化等方法，经过不一样的例子展现了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本很是好的机器学习入门和实践的书籍。大数据
不一样于不少讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 做为编程框架，强调简单、快速地创建模型，解决实际项目问题。读者经过对本书的学习，能够迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。
NO.2
《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》
何宇健 编著
Python自己带有许多机器学习的第三方库，但本书在绝大多数状况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样作的目的是但愿读者可以从实现的过程当中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各类应用。不过做为补充，本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。
本书适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者，想知道如何高效实现机器学习算法的程序员，以及想了解机器学习算法能如何进行应用的职员、经理等。
NO.3
《Python机器学习算法》
赵志勇 著
这是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。
全书主要包括6个部分，每一个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每个算法，以增强对机器学习算法理论的理解、加强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每个算法的目的。与其余机器学习类图书相比，本书同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。
NO.4
《零起点Python机器学习快速入门》
何海群 著
本书采用首创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍 Sklearn人工智能模块库和经常使用的机器学习算法。首次系统化融合 Sklearn人工智能软件和 Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的 Numpy数学矩阵模块。
书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，只要懂 Word、Excel，就可以轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。
NO.5
《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》
华校专 王正林 编著
数据科学家是当下煊赫一时的职业，机器学习则是他们的必备技能。机器学习在大数据分析中居于核心地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了愈来愈大的做用且日益受到关注。
本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python 编程实践，采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重，不管你是新手仍是有经验的读者，都能快速学到你想要的知识。