重磅 | 深度学习“四大名著”发布!爱可可推荐!

前几天,红色石头在逛微博的时候,发现有人转发了@爱可可老师的这样一篇微博:

红色石头很有共鸣,这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的。今天,借此机会,红色石头就给大家推荐这几本好书并做简单介绍。最后附上所有书籍的详细资源。

1. 《Deep Learning with Python》

推荐指数:★★★★☆

本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。这是一本偏实战的书,教你使用 Keras 快速实现深度学习经典项目。看完这本书,基本能对 Keras 和深度学习实战有比较初步的掌握了。个人非常推荐!

但是,这本书默认你已经具备了基本的深度学习、神经网络知识。如果你是深度学习的初学者,那么最好先补充一下深度学习的基本入门知识。

本书源码 GitHub 地址:

https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

目前本书的英文版和中文版都 pdf 文件都已经打包完毕。

2. 《Python Machine Learning》

推荐指数:★★★☆☆

这本书本身知名度不是特别高,但是书籍质量很高,简单来说就是简易、实用、不枯燥。本书使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow,分别讲解机器学习和深度学习,并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到 Web 应用。整个知识体系相对更加完善,是一本比较全面的机器学习书籍。

本书源码 GitHub 地址:

https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition

目前本书只有英文版 pdf。

3. 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》

推荐指数:★★★★★

本书中文译为《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》。这本书最大的特色从理论上讲就是言简意赅,全书基本上没有太多复杂的数学公式推导,语言通俗易懂,很容易看得懂、看得下去。全书共分为两大部分,第一部分介绍机器学习基础算法,每章都配备 Scikit-Learn 实操项目;第二部分介绍神经网络与深度学习,每章配备 TensorFlow 实操项目。附录部分内容也非常丰富。正本书兼顾理论与实战,是一本非常适合入门和实战的机器学习书籍。

本书源码 GitHub 地址:

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

目前本书只有英文版 pdf。不过已经有人翻译了中文版,红色石头也在做这件事,目前还在更新,地址如下:

https://github.com/RedstoneWill/Hands-On-Machine-Learning-with-Sklearn-TensorFlow

4. 《Deep Learning》

推荐指数:★★★★☆

又名“花书”。该书由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括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。相信这本书大部分人入坑深度学习的都知道!

为什么没给这本书打五星呢?其实,我觉得这本书内容很深很全面,但起点稍微高了一些。如果你的数学基础比较好,那么这本书是非常不错的进阶工具书;但如果你刚刚入门深度学习,那么需要补充一定的基本概念知识,再来学习会比较好。

目前本书的英文版和中文版都 pdf 文件都已经打包完毕。

推荐的学习顺序:

“四大名著”介绍完了,每本书都有各自的特色。其实,适合自己的才是最好的。很难有统一的标准和学习线路。但是,从我的角度出发,我觉得一般的适合大多数同学的阅读顺序为:3 -> 2 -> 1 -> 4。如果分侧重的话,我觉得 3 和 1 非常不错。最后,修炼一下深度学习内功心法,即 4。2 可以选读。

资源获取:

好了,重点来了,深度学习“四大名著”所有书籍的中英文 pdf 和源码都已经打包完毕,获取方式很简单,关注公众号“AI有道”,在公众号后台直接回复:【4】即可!


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