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python书籍的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习Python书籍的解答，让我们一起看看吧。
python书籍排行榜前十名？
最受推荐的10本Python书籍
2、《Head-First Python (2nd edition)》
3、《“笨方法”学Python》
4、《Python程序设计（第3版）》
最适合初学者的免费Python书籍
6、《A Byte of Python》
适合用python的笔记本电脑？
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。笔记本的话要强劲点的，最好带固态硬盘，支持16G内存或以上，带有英伟达1060以上的显卡。
买什么电脑还要根据自身的实际情况来决定，如果是学生党，建议普通的笔记本就可以，没必要花大价钱来纠结这事；如果上班族，有一定的经济基础，可以选择高端一点的产品。
Python是一种相对较轻量级的编程语言，因此几乎所有的笔记本电脑都可以运行Python。以下是一些适合使用Python的笔记本电脑：
MacBook Pro：MacBook Pro是一款性能出色的笔记本电脑，其操作系统和硬件都为Python开发提供了良好的支持。
戴尔XPS：戴尔XPS系列笔记本电脑具有优秀的性能和轻薄的机身设计，适合Python开发人员需要移动办公的需求。
ThinkPad X1 Carbon：ThinkPad X1 Carbon是一款轻巧且高性能的商务笔记本电脑，适合Python开发人员需要长时间工作和出差的需求。
Razer Blade Pro：Razer Blade Pro是一款游戏笔记本电脑，其高性能和较长的电池续航时间，也可以满足Python开发人员的需求。
用python做机器学习有哪些资料推荐？
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（***s://scikit-learn.org/stable），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到[_a***_]森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
到此，以上就是小编对于机器学习python书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习python书籍的3点解答对大家有用。
