今天要給大家分享的是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一本經(jīng)典之作：《基于Scikit-learn、Keras和TensorFlow的機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》，英文名為：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow》。

該書作為第二版，相對于第一版內(nèi)容已增加一倍之多。豆瓣評分高達9.8分，絕對是一本值得研讀的機器學(xué)習(xí)佳作。

全書總共有19章，完整目錄如下：

前言 
第一部分 機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識 
第 1 章 機器學(xué)習(xí)概覽
第 2 章 端到端的機器學(xué)習(xí)項目 
第 3 章 分類 
第 4 章 訓(xùn)練模型
第 5 章 支持向量機 
第 6 章 決策樹
第 7 章 集成學(xué)習(xí)和隨機森林
第 8 章 降維 
第 9 章 無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)

第二部分 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
第 10 章 Keras 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 
第 11 章 訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第 12 章 使用 TensorFlow 自定義模型和訓(xùn)練
第 13 章 使用 TensorFlow 加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)
第 14 章 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度計算機視覺
第 15 章 使用 RNN 和 CNN 處理序列
第 16 章 使用 RNN 和注意力機制進行自然語言處理
第 17 章 使用自動編碼器和 GAN 的表征學(xué)習(xí)和生成學(xué)習(xí) 
第 18 章 強化學(xué)習(xí)
第 19 章 大規(guī)模訓(xùn)練和部署TensorFlow 模型 

作者還提供全書的配套代碼：

https://github.com/ageron/handson-ml2

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