机器学习实战基于scikit-learn和tensorflow（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow）

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补充材料（代码示例、练习题等）https://github.com/ageron/handson-ml

Pete Warden的博客 https://petewarden.com/
Lukas Biewald的博客 https://lukasbiewald.com/
制作的一个机器人作品 https://goo.gl/Eu5u28

Justin Francis 在TensorFlow上的帖子 https://goo.gl/28ve8z

David Andrzejewski http://www.david-andrzejewski.com/

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阅读第一章后的想法：

  时间：2019-04-28
这本书的基础只是部分讲的比《Python机器学习基础教程》中讲的清楚，一些重要的概念都有详细的讲解，例如：机器学习系统的种类、什么是机器学习、什么是正则化、机器学习的过程。
用例丰富、恰当，配图很好。

其中所说的：1、垃圾进 垃圾出这一观点很有意思。
2、机器学习的主要挑战被其归类为两个问题，“坏算法”和“坏数据”。很有意思。