机器学习深度学习入门书籍推荐

对于机器学习、深度学习如果想有较为深层次的研究，想要熟练应用实际上需要很多门类知识的学习，深度学习是机器学习深的延伸也是人工智能的深层拓展，它包含了很多数学知识、计算机知识、根据专业研究方向的不同还有神经网络、计算机视觉等等等等的不同，综合而言微积分、线性代数、Python、TensorFlow、统计学、甚至艺术、哲学都是必须要下功夫啃的。
机器学习、深度学习这个门类知识即使是入门都有门槛，不是那么容易进入，不过一旦进入正规你总会发现它爆发出的无穷力量。
下面分别简要介绍两本
一、机器学习。
机器学习入门主推两本书，一本中文一本英文。
1.中文《机器学习》

周志华教授 （南京大学人工智能学院的院长），此书内容可以说很亲民了，理解起来还是较为轻松的，涵盖的内容十分丰富。
2.英文《Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow》

这本书最好是读英文版，英文对于原理的解释往往比很多中文版更容易理解。书中示例代码贴合实际，易于操作，同时内容全面是不可多得入门佳选。
二、深度学习
1.必须是大名鼎鼎的花书《Deep Learning》

口碑爆裂，入门首选。完全不需要再介绍内容多么优秀，读就是了
2.其次是《Deep Learning with Python》

来自Google，本书内容涵盖的非常丰富，特别是应用于计算机视觉以及文本分析等方面都有详细介绍、语言通俗易懂，大量的案例能够让你快速熟悉并能上手应用。

上面推荐的四本书，可以说是精挑细选，对新手很和善要求不高，多读几遍一定会让你印象深刻。