来源：数据猿 作者：abby

都说这年头不会点机器学习不好意思出门，但高深的数学理论，复杂的算法又让很多人忘而却步，不知从何下手。而今天小编为大家推荐的《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》一书就绕过理论障碍，打通了一条由浅入深的机器学习之路。

越来越多的人期待能挤进机器学习这一行业，这些人往往有一些编程和自学能力，但数学等基础理论能力不足。对于这些人群，从头开始学习概率统计等基础学科是痛苦的，如果直接上手使用机器学习工具往往又感到理解不足，缺少点什么。本书就是面向这一人群，避过数学推导等复杂的理论推衍，介绍模型背后的一些简单直观的理解，以及如何上手使用。

从内容方面本书共包含两部分：机器学习篇和深度学习篇

机器学习篇（1～3 章）：主要从零开始，介绍什么是数据特征，什么是机器学习模型，如何训练模型、调试模型，以及如何评估模型的成绩。通过一些简单的任务例子，讲解在使用模型时如何分析并处理任务数据的特征，如何组合多个模型共同完成任务，并在第3章初步尝试将机器学习技术运用到股票交易中，重复熟悉这些技术的同时，感受机器学习技术在落地到专业领域时常犯的错误。

深度学习篇（4～9 章）：则主要介绍了一些很基础的深度学习模型，如DNN、CNN等，简单涵盖了一些RNN 的概念描述。我们更关注模型的直观原理和背后的生物学设计理念，希望读者能够带着这些理解，直接上手应用深度学习框架。

作者介绍：

阿布，高四维，从2007年一直从事移动相关研发，曾就职奇虎360，百度等互联网公司，擅长安全领域，数据挖掘，机器学习，移动客户端等技术。个人开发软件‘i美股’、中国好声音’等在各个市场可下载。

胥嘉幸，从北京大学研究生阶段开始接触机器学习领域，有很深的理论及数学方面独特的见解与认知，后在百度从事数据发掘分析等工作。