工欲善其事，必先利其器！今天给大家推荐一本不错的 Python 机器学习教程，言简意赅，通俗易懂！就是这本《Python Machine Learning》(第二版),中文译为《Python 机器学习》。

如今更新的是第二版，它的第一版长这样：本书作者该书的作者 Sebastian Raschka 有多年的 Python 编码经验，他还举办了几次关于数据科学、机器学习和深度学习的实践应用的研讨会，包括在 Scipy 的机器学习教程。他是威斯康星-麦迪逊大学统计学助理教授，专注于深度学习和机器学习研究。

内容简介这本书本身知名度很高，书籍质量也很高，简单来说就是简易、实用、不枯燥。本书使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow,分别讲解机器学习和深度学习，并每章配备实操代码。还有一点是讲解了如何将机器学习模型发布到 Web 应用。整个知识体系相对更加完善，是一本比较全面的机器学习书籍。

值得一提的是第二版在第一版的基础上增加了不少新的内容，完整的书籍目录如下：

- 给计算机学习数据的能力

- 训练机器学习算法进行分类

- 使用 Scikit-Learn 进行机器学习分类器的导览

- 建立良好的训练集 - 数据预处理

- 通过降维减少数据的压缩

- 关于模型评估和超参数优化的学习最佳实践

- 结合不同的模型进行集成学习

- 将机器学习应用于情感分析

- 将机器学习模型嵌入 Web 应用程序中

总之，《Python Machine Learning》第二版是一本值得一看的机器学习教材。无论你是初学者还是有经验的专业人士，都可以从中学到很多实用的知识。

以下是对原文内容的重构：

Sebastian Raschka 的《Python 机器学习》第二版中的许多章节都包含实用的代码，这些代码可以在 GitHub 上免费获取。这对学习和理解书中的内容非常有帮助。这本书主要介绍了机器学习的基本概念和方法，包括预测连续目标变量的方法、处理无标签数据的方法、实现从零开始的多层人工神经网络的方法、使用 TensorFlow 并行化神经网络训练的方法等等。此外，书中还包含了许多关于如何使用深度卷积神经网络进行图像分类、使用循环神经网络处理序列数据等高级主题的示例。

为了方便大家阅读和学习，我们提供了该书第一版和第二版的 PDF 文件下载链接。通过这些文件，你可以在任何地方、任何时间打开并运行书中的代码，无需安装任何特殊的软件。这是一个非常好的学习资源，无论你是机器学习的初学者还是有经验的专业人士，都可以从中受益。

如果你想直接在 Jupyter Notebook 中查看和运行代码，可以访问 Raschka 在 GitHub 上的项目页面：https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition。目前，该项目已经获得了 4000+ 的 star,可见其受欢迎程度。

总之，如果你正在或打算学习机器学习，那么《Python 机器学习》一书及其配套的代码将是你的重要资源。无论是为了自我学习，还是为了教学，都将非常有用。