用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，能理解、能设计、能编码、能调试，没有基础的在学习后也能够上手设计与开发机器学习产品。

推荐学习《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》，场景式机器学习实践，理论方面从人工智能与机器学习的基本要素讲起，逐步展开有监督学习、无监督学习、强化学习这三大类模型的应用场景与算法原理；实践方面通过金融预测、医疗诊断概率模型、月球登陆器、图像识别、写诗机器人、中国象棋博弈等案例，将机器学习应用在各行各业里，其中后三个案例使用了深度学习技术。


《从机器学习到深度学习》PDF+源代码
《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》PDF，369页，有目录，文字可以复制。
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感觉深度学习中应用RNN实现一个写诗机器人，挺有意思，基于LSTM讲解开发步骤：网络架构、数据加载、搭建TensorFlow Graph 、解析LSTM RNN 、LSTM中的参数、用sequence_loss计算RNN损失值、学习速度可调优化器、训练、 写唐诗、用唐诗语料训练语言模型、作诗，实战性很强。