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1. 《动手实践机器学习：使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》（作者：杰隆·奥雷里安） 这本书是关于构建端到端系统的实用指南。内容包括选择性能指标、创建测试集、梯度下降的线性回归、岭回归、套索回归和弹性网络回归、分类的SVM、决策树和基尼不纯度、集成学习方法、主成分分析（PCA）、K-Means和DBSCAN的聚类、Keras的人工神经网络、深度神经网络训练、TensorFlow的自定义模型、TensorFlow的数据加载和预处理以及深度学习中的CNNs、RNNs和GANs等。

2. 《应对（几乎）任何机器学习问题》（作者：阿比舍克·塔库尔） 这本书将带你进入应用机器学习的激动人心的世界。它关注于如何使用机器学习和深度学习解决现实世界问题，而不是让你陷入复杂的算法之中。内容包括监督学习与非监督学习、交叉验证技术、评估指标、构建机器学习项目的结构、处理分类变量、特征工程、特征选择、超参数优化、图像和文本分类、集成和可重复代码等。