大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习书籍python的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器学习书籍Python的解答，让我们一起看看吧。
想学习机器学习理论，有什么书值得推荐？
- 《机器学习》
周志华
如果只看理论的话，推荐这本经典的西瓜书，里面对每个算法原理的讲解非常的清晰，完整，而且容易理解。
如果能把这一本书学会，那么面试考的基本模型算法就都不成问题。
Sebastian Raschka
几乎每一章都有一个机器学习项目完整的scikit-learn代码：
对预处理，降维，超参数调优，模型评估等实际项目中很重要的步骤的讲解也很深入，都是一边讲原理，一边有实战代码。
理论方面看：
1、入门级： 李航的《统计学习方法》，通俗易懂。周志华的西瓜书，提纲挈领，对机器学习有个整体的认识，具体算法的讲解并不深入。
2、进阶级： 《elements of statistical learning》，对数学要求较高，需要恶补线性代数方面的知识。
实战方面：
1.《机器学习实战》
2. tensorflow和sklearn的资料和开源项目
1、台湾大学李宏毅的教学***
2、Andrew NG的***
3、台湾大学陈轩田的*** 这些在B站都有
python全栈书单有啥推荐？
人邮君在这里给您推荐
“你能看到多远的过去，就能看到多远的未来。”
与任何研究领域一样，计算机科学也有着悠久的历史，从1936年计算机理论基础“图灵机“的提出，到1945年世界上第一台计算机ENIAC的诞生，再到1***9年第一个微机操作系统CP/M-86的推出……其发展历程和成果，足以填满一座图书馆。
这份书单，人邮君参照全国计算机专业大学本科课程设置，结合计算机科学技术史，从IT人文、数学基础、计算机概论，到实操指南，为你寻根计算理论的本质，让你的每一次阅读和学习变得更加高效。
***s://***.toutiao***/i6798393905453728264/
上篇包含计算机历史（IT人文类）、计算机应用数学、计算机组成原理与基础
***s://***.toutiao***/i6798410151075250695/
感谢您的阅读，如果觉得有帮助，麻烦点个赞吧~
任何编程语言，如果想做到全站，那么所需要的就不仅仅是编程语言层面的知识，例如，Java全栈你不仅需要会J***a语言层面的知识，需要要深入了解软件设计模式、前端、数据库...Python全栈同样如此，列举一下Python目前应用比较多的几个领域，
数据挖掘与分析
下面就以这几个方向为例来介绍书籍吧。
要想从事Python全栈的工作，首先最近的语法和使用时必须要会的，《Python编程：从入门到实践》是一本比较系统、全面、基础的Python入门书籍，所以，这个需要首先学习。
Python是一门入门简单，深入不易的编程语言。它的确对基本语法、标识符要求比较简单，但是要想在项目中更加高效、巧妙的使用Python，还需要了解Python的高阶用法，例如，匿名函数、装饰器、生成器......
python有什么推荐的好书吗？
自学Python我只推荐一本书《Python[_a***_]编程》，这本书覆盖了所有核心知识点，你可以把它当作工具书来使用。
当然，我最建议的是先找一个容易点的项目去实现，例如爬虫。这样自学才能不断地有反馈，才是编程这种实践学科的学习方法。
零基础学习Python的话，看***的效果会更好，很多知识点通过老师的讲解，理解起来会更容易些，比如说需要实现一个功能，从功能的分析，代码的实现以及代码的调试都是动态进行的，更加形象一些，视觉体验也会更好；
之前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系，挺详细的，可以参考一下，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，也有更多的时间来练习项目，夯实基础；
有问题随时提问，老师实时在线答疑，每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，直到通过为止，为以后的面试做充分的准备，口碑不错，基本上都是慕名而去的，有新的课程，也是可以免费申请了来学习的，具体的可以到如鹏网***上去了解一下；
有详细的课程体系，可以作为参考；
第一部分：Python语言基础
第二部分：数据库基础
Python是一种面向对象、解释性的高级程序语言，它已经被应用在众多领域，包括Web开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件（网络软件）、游戏等方面。
《Python快速编程入门》以Window平台、系统全面的讲解了Python3的基础知识
特色一：全新Python3语法，一步提升Python编程水平
相对于Python2，Python3更加优秀。但考虑到Python3兼容Python2还有一段很长的路要走，本书在重点讲解Python3的同时，在很多地方对比着讲解了Python2，涵盖了成为一名初级Python开发人员所需的一切知识，同时，还针对复杂让读者学专业的Python风格，养成良好的编程习惯。
特色二：化繁为简，降低读者的入门难度
本书作为Python入门级教材，多***用趣味生活图来引入专业词汇，降低读者学习Python的入门难度，同时，本书还提供了大量的实例代码，从小的代码片段到功能齐全的应用程序一应俱全，真正让读者学会Python。
特色三：综合项目，旨在巩固Python技能
本书最后一章结合前面的知识，开发了一个《飞机大战》的综合项目，该项目兼趣味性和实用性，旨在提高读者的Python技能。
此外，附有配套***、源代码、习题、教学课件等***，而且为了帮助初学者更好地学习本教材中的内容，还提供了在线答疑，希望得到更多读者的关注。
我之前用J***a开发，最近刚学的Python，主要做一些数据分析的东西（Python相关的包真的方便）。
学Python的过程没看书，基本上是参考廖雪峰网站的Python教程直接写代码做分析，语法不会了直接在网上搜。如果你有其他编程语言基础的话应该也完全可以这么学。
如果没有编程基础的话推荐：
廖雪峰的Python教程
W3Cschool 的 Python基础教程
Python语言目前在Web开发、大数据、人工智能（机器学习、自然语言处理）等领域有广泛的使用，另外随着Python被列入到嵌入式开发语言中，未来Python在嵌入式开发领域的应用也非常值得期待，所以当前学习Python是一个不错的选择。
学习Python是完全可以自学的，可以按照以下的路线入门Python开发：
第一：定一个学习方向。由于目前Python的应用领域比较多，而且不同的应用领域需要具备不同的知识结构，所以在学习Python之前应该先定一个方向。由于目前正处在大数据落地应用的初期，未来大数据在产业互联网的落地应用必将会释放出大量的人才需求，所以大数据方向是不错的选择。
第二：从搭建开发环境开始学习Python。学习编程语言一定要一边用一边学，而且Python语言自身的语法非常简单，语法组织结构也比较清晰（前期），所以在学习Python的初期几乎不会遇到什么困难。Python具备脚本式语言的简洁性，同时又具备面向对象语言的灵活性，所以学习Python基本语法的过程还是比较有乐趣的。
第三：学习大数据相关基础知识。选择大数据方向有两个好处，一个好处是大数据方向涵盖的内容比较多，另一好处是可以从大数据优雅的过渡到机器学习领域，因为目前***用机器学习的方式实现大数据分析是一个流行的做法。大数据基础知识包括大数据平台的组成结构（Hadoop、Spark），大数据平台开发接口以及大数据分析知识。Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库在数据分析领域有广泛的使用，所以可以重点学习一下。
第四：参加实习。学习Python的初期可以自学，但是在学习完基本的语法之后，最好找一个项目组参加实习，这个过程对于学习任何编程语言来说都是比较重要的。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
Python在线课程，有什么推荐？
继上月宣布在Azure上完全支持PyTorch 1.2版本（基于编程语言Python的机器学习框架）之后，微软正努力让更多人更容易上手Python，推出了名为“Python for Beginners”的***课程。
访问：Python for Beginners
该系列在线课程由微软高级项目经理Christopher Harrison、以及微软AI Gaming的商业开发经理Susan Ibach共同降解。整个课程包含44段***，深入浅出的帮助初学者上手Python，为进一步扩展深入打下扎实的基础。该课程的教程简洁而充满乐趣，并鼓励学习者尽快朝着他们感兴趣的方向发展。
为了达到深入浅出的教学效果，Harrison和Ibach对不同的快速启动进行了深入的研究，例如Face API，并在课程中加入了他们对Python的见解。
根据IEEE Spectrum 发布了 2019 年年度编程语言排行榜。Python 却依然是榜单状元（恭喜 Python 夺得三连霸）。Python 的流行在很大程度上是与人工智能热、大数据等领域相关。
到此，以上就是小编对于机器学习书籍python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习书籍python的4点解答对大家有用。
