Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensor

https://pan.baidu.com/s/1jIC84sQ

下面这本没看过

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

以下300字为了原创声明：

Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。&oq=Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。

sklearn中的模块都是高度抽象化的，所有的分类器基本都可以在3-5行内完成，所有的转换器(如scaler和transformer)也都有固定的格式。这种抽象化限制了使用者的自由度，但增加了模型的效率，降低了批量化、标准化的的难度(通过使用pipeline)。

因此，以sklearn为代表的传统机器学习库（如瑞士军刀般的万能但高度抽象），和以tf为代表的自由灵活更具有针对性的深度学习库（如乐高般高度自由但使用繁琐）都是机器学习者必须要了解的工具。