1. Scikit-LearnとTensorflowを使用して、機械学習を実行します
著者は、ほとんど誰でも理解できる方法で複雑なトピックを説明しようとします。さらに、実際のデータを処理する方法、洞察を得るためにデータを視覚化する方法、および機械学習アルゴリズムのエッセンスのためのデータを準備する方法を見ることができます
この本の背後には、有名なMnist分類器、モデルの訓練方法、SVM、意思決定ツリー、ランダムフォレストなどの基本的な機械学習分類器が表示されます。

これらはすべて、この本の第2部を準備させるためです。これには、Tensorflow（インストールを含む）および基本的なニューラルネットワークと深いニューラルネットワークを含むものです。この本の構造は非常に優れており、テーマは正しい順序で紹介されており、本のアイデアと具体的な例には良い説明があります。
2. Pythonを使用したPythonを使用した深い学習
Pythonプログラミング言語とオープンソースKerasライブラリを使用するためのディープラーニングを導入するためのタイトルの提案としてPythonを使用した詳細な学習では、シンプルで高速なプロトタイプ設計を可能にします。

Python Deep Learningでは、最初からディープラーニングを学びます。画像分類モデル、テキストとシーケンスを取得するためにディープラーニングを使用する方法、さらにはニューラルネットワークを使用してテキストと画像を生成する方法についても学びます。

この本は、Pythonスキルを持っている人のために書かれていますが、機械学習、Tensorflow、Kerasの経験は必要ありません。高度な数学的背景は必要ありません。基本的な高校レベルの数学のみが、核となる考えに従って理解する必要があります。
1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习
作者试图以一种几乎任何人都能理解的方式来解释复杂的话题，而且，你可以看到如何处理真实数据，如何将数据可视化以获取洞察力，以及重要的是如何为机器学习算法准备数据。
在本书后面，你将看到著名的MNIST分类器，模型是如何训练以及一些基本的机器学习分类器，如SVM，决策树，随机森林等。

所有这一切都是为了让你准备好本书的第二部分，内容涉及Tensorflow（包括安装）以及基本的神经网络和深度神经网络。我认为这本书的结构很好，并以正确的顺序介绍了主题，而且书中的想法和具体例子都有很好的解释。
2.用Python深入学习（Deep Learning with Python）
深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。

在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。

本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心思想。