Aur é lien g é ron的 “使用scikit-learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习” 提供了使用流行框架的实际实现示例。本书通过代码示例平衡了理论，并包含了实际应用程序。对于希望从理论转向构建实际机器学习系统的开发人员来说，它特别有用。
Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville的 “深度学习” 全面介绍了深度学习概念。虽然理论多于实践，但它清楚地解释了复杂的想法，并作为一个很好的参考。本书涵盖了神经网络，优化算法和当前AI系统中使用的现代架构。
Andreas m ü ller和Sarah Guido的 “Python机器学习简介” 重点介绍了使用scikit-learn的实际应用。它通过编码示例和真实数据集来教授核心概念。这本书特别适合那些想要了解机器学习算法以及何时使用它们的Python开发人员。它包括有关模型评估，特征工程和管道构建的部分。