两本书带你上手机器学习深度学习！

机器学习概念从1959提出至今已经66年了，深度学习从2006年正式提出到现在已经19年了，但是很多同学依旧很难找到系统且针对性的教程，所以今天小墨想给大家分享两本我一直保存在桌面的书。

两本书分别是《接近（几乎）任何机器学习问题》，《神经网络与深度学习》，之所以没有推荐西瓜书花书这些经典书籍是因为这两本书的实践性非常强，基本学完就能直接上手实战项目（而且两本书都有中文版对新手非常友好）。

两本书的pdf、代码已经一起打包好了，大家可以直接添加小助手获取！

《接近（几乎）任何机器学习问题》

之所以多次推荐这本书，是因为基本你在进行机器学习中会遇到的问题都能在这里找到答案。

并且所有问题都会用代码进行解读，对初学者真的是非常非常友好。

另外这本书的作者在 kaggle 奋战13 年斩获 1400多块奖牌，是一位货真价实的大佬。

我们可以跟着大佬的视角去学习他解决问题的思路，学会了这点对我们之后的工作和实战都是非常有帮助的，是一本适合长期钻研的好书。

《神经网络与深度学习》

这本书作者是复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师邱锡鹏，发表CCF A/B类论文70余篇，是领域绝对的大佬。

这本书是上课教材拓展而来，结构是少量机器学习+深入的深度学习介绍的模式。

这本书介绍了神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(卷积神经网络、递归神经网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。