BOOKS - Recent Advances in Machine Learning
Recent Advances in Machine Learning - Yue Wu  PDF  BOOKS
ECO~22 kg CO²

2 TON

Views
5298

Telegram
 
Recent Advances in Machine Learning
Author: Yue Wu
Format: PDF
File size: PDF 21 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
Introduction to machine learning and its applications
2. Computational intelligence and its applications
3. Deep learning
4. Natural language processing
5. Computer vision
6. Robotics and autonomous systems
7. Bioinformatics and computational biology
8. Intelligent systems and their applications
9. Neural networks and their applications
10. Swarm intelligence and its applications
Recent Advances in Machine Learning: A Comprehensive Overview Machine learning and computational intelligence have become one of the hottest research directions in recent years, with numerous successes in various fields such as image processing, point cloud processing, and natural language processing. Researchers are exploring many intelligent algorithms that exhibit computational adaptability, robustness, and high-level performance, enabling machines to think, behave, or act more humanely. This book, consisting of 10 articles written by experts on these topics, provides a comprehensive overview of the latest research in machine learning and computational intelligence, introducing novel and interesting methods that can guide future development in these fields. The book covers the following topics: 1. Introduction to Machine Learning and Its Applications This article provides an overview of machine learning, including its definition, types, and applications in various industries. It discusses the importance of machine learning in modern technology and its potential to revolutionize many areas of our lives. 2. Computational Intelligence and Its Applications This article delves into the concept of computational intelligence, which involves the use of artificial neural networks to solve complex problems.
Введение в машинное обучение и его приложения
2. Вычислительная аналитика и ее приложения
3. Глубокое обучение
4. Обработка естественного языка
5. Компьютерное зрение
6. Робототехника и автономные системы
7. Биоинформатика и вычислительная биология
8. Интеллектуальные системы и их приложения
9. Нейронные сети и их приложения
10. Роевой интеллект и его приложения
Последние достижения в области машинного обучения: комплексный обзор Машинное обучение и вычислительный интеллект стали одним из самых горячих направлений исследований в последние годы, с многочисленными успехами в различных областях, таких как обработка изображений, обработка облака точек и обработка естественного языка. Исследователи изучают множество интеллектуальных алгоритмов, которые демонстрируют адаптивность к вычислениям, надежность и высокую производительность, позволяя машинам думать, вести себя или действовать более гуманно. Эта книга, состоящая из 10 статей, написанных экспертами по этим темам, содержит всесторонний обзор последних исследований в области машинного обучения и вычислительного интеллекта, представляя новые и интересные методы, которые могут направлять будущее развитие в этих областях. Книга охватывает следующие темы: 1. Введение в машинное обучение и его приложения В этой статье представлен обзор машинного обучения, включая его определение, типы и приложения в различных отраслях. В нем обсуждается важность машинного обучения в современных технологиях и его потенциал революционизировать многие сферы нашей жизни. 2. Вычислительный интеллект и его приложения В этой статье подробно рассматривается концепция вычислительного интеллекта, предполагающая использование искусственных нейронных сетей для решения сложных задач.
Introduction à l'apprentissage automatique et à ses applications
2. L'analyse informatique et ses applications
3. Apprentissage profond
4. Traitement du langage naturel
5. Vision informatique
6. Robotique et systèmes autonomes
7. Bioinformatique et biologie informatique
8. Systèmes intelligents et leurs applications
9. Réseaux neuronaux et leurs applications
10. L'intelligence motrice et ses applications
s dernières avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique : un aperçu complet L'apprentissage automatique et l'intelligence computationnelle sont devenus l'un des domaines de recherche les plus importants de ces dernières années, avec de nombreux succès dans différents domaines tels que le traitement d'images, le traitement de nuage de points et le traitement du langage naturel. s chercheurs étudient de nombreux algorithmes intelligents qui démontrent l'adaptabilité au calcul, la fiabilité et les performances élevées, permettant aux machines de penser, de se comporter ou d'agir de manière plus humaine. Ce livre, composé de 10 articles écrits par des experts sur ces sujets, fournit un aperçu complet des dernières recherches dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence computationnelle, présentant des méthodes nouvelles et intéressantes qui peuvent guider le développement futur dans ces domaines. livre couvre les sujets suivants : 1. Introduction au Machine arning et à ses applications Cet article donne un aperçu du Machine arning, y compris sa définition, ses types et ses applications dans diverses industries. Il traite de l'importance de l'apprentissage automatique dans les technologies modernes et de son potentiel à révolutionner de nombreux domaines de notre vie. 2. Intelligence computationnelle et ses applications Cet article traite en détail du concept d'intelligence computationnelle, qui implique l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels pour résoudre des problèmes complexes.
Introducción al aprendizaje automático y sus aplicaciones
2. Analítica computacional y sus aplicaciones
3. Aprendizaje profundo
4. Tratamiento del lenguaje natural
5. Visión computarizada
6. Robótica y sistemas autónomos
7. Bioinformática y biología computacional
8. stemas inteligentes y sus aplicaciones
9. Redes neuronales y sus aplicaciones
10. Inteligencia enrollada y sus aplicaciones
últimos avances en el aprendizaje automático: revisión integral aprendizaje automático y la inteligencia computacional se han convertido en una de las líneas de investigación más candentes de los últimos , con numerosos avances en diversos campos como el procesamiento de imágenes, el procesamiento de la nube de puntos y el procesamiento del lenguaje natural. investigadores estudian muchos algoritmos inteligentes que demuestran adaptabilidad a la computación, fiabilidad y alto rendimiento, permitiendo a las máquinas pensar, comportarse o actuar con más humanidad. Este libro, compuesto por 10 artículos escritos por expertos en estos temas, ofrece una amplia visión general de las últimas investigaciones en aprendizaje automático e inteligencia computacional, presentando nuevas e interesantes técnicas que pueden orientar el desarrollo futuro en estos campos. libro cubre los siguientes temas: 1. Introducción al aprendizaje automático y sus aplicaciones Este artículo ofrece una visión general del aprendizaje automático, incluyendo su definición, tipos y aplicaciones en diferentes industrias. Discute la importancia del aprendizaje automático en la tecnología moderna y su potencial para revolucionar muchas áreas de nuestra vida. 2. Inteligencia computacional y sus aplicaciones Este artículo aborda en detalle el concepto de inteligencia computacional, que implica el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas complejos.
Introdução ao aprendizado de máquina e seus aplicativos
2. Analista de computação e seus aplicativos
3. Treinamento profundo
4. Processamento de linguagem natural
5. Visão de computador
6. Robótica e sistemas autônomos
7. Bioinformática e biologia computacional
8. stemas inteligentes e seus aplicativos
9. Redes neurais e seus aplicativos
10. Inteligência da Roça e seus aplicativos
Avanços recentes na aprendizagem de máquinas: Visão completa Aprendizagem de Máquinas e Inteligência Computacional tornou-se uma das áreas mais acaloradas de pesquisa nos últimos anos, com muitos avanços em várias áreas, como processamento de imagens, processamento de nuvens de pontos e processamento de linguagem natural. Os pesquisadores estudam muitos algoritmos inteligentes que demonstram adaptabilidade à computação, confiabilidade e alto desempenho, permitindo às máquinas pensar, agir ou agir com mais humanidade. Este livro, composto por 10 artigos escritos por especialistas sobre esses temas, traz uma revisão abrangente das últimas pesquisas sobre aprendizagem de máquinas e inteligência computacional, apresentando novas e interessantes técnicas que podem guiar o desenvolvimento futuro nessas áreas. O livro abrange os seguintes temas: 1. Introdução ao aprendizado de máquina e seus aplicativos Este artigo apresenta uma visão geral do aprendizado de máquina, incluindo sua definição, tipos e aplicativos em vários setores. Ele discute a importância do aprendizado de máquinas nas tecnologias modernas e o seu potencial para revolucionar muitas das nossas vidas. 2. Inteligência computacional e seus aplicativos Este artigo trata detalhadamente do conceito de inteligência computacional, que envolve o uso de redes neurais artificiais para tarefas complexas.
Introduzione all'apprendimento automatico e alle sue applicazioni
2. Analisi di elaborazione e applicazioni
3. Formazione approfondita
4. Elaborazione del linguaggio naturale
5. Visione del computer
6. Robotica e sistemi autonomi
7. Bioinformatica e biologia computazionale
8. stemi intelligenti e applicazioni
9. Reti neurali e applicazioni
10. L'intelligenza e le sue applicazioni
Ultimi progressi nell'apprendimento automatico: una panoramica completa L'apprendimento automatico e l'intelligenza computazionale sono diventati uno degli ambiti di ricerca più caldi degli ultimi anni, con numerosi successi in diversi ambiti come l'elaborazione delle immagini, l'elaborazione del cloud point e l'elaborazione del linguaggio naturale. I ricercatori studiano molti algoritmi intelligenti che dimostrano adattabilità al calcolo, affidabilità e prestazioni elevate, permettendo alle macchine di pensare, comportarsi o agire in modo più umano. Questo libro, composto da 10 articoli scritti da esperti di queste tematiche, fornisce una panoramica completa degli ultimi studi sull'apprendimento automatico e l'intelligenza informatica, presentando nuove e interessanti tecniche che possono guidare lo sviluppo futuro in questi campi. Il libro comprende i seguenti argomenti: 1. Introduzione all'apprendimento automatico e alle sue applicazioni Questo articolo fornisce una panoramica dell'apprendimento automatico, inclusa la sua definizione, i tipi e le applicazioni in diversi settori. discute dell'importanza dell'apprendimento automatico nelle tecnologie moderne e del suo potenziale di rivoluzionare molti settori della nostra vita. 2. Intelligenza computazionale e le sue applicazioni Questo articolo descrive in dettaglio il concetto di intelligenza computazionale, che prevede l'utilizzo di reti neurali artificiali per affrontare sfide complesse.
Einführung in das maschinelle rnen und seine Anwendungen
2. Computational Analytics und seine Anwendungen
3. Deep arning
4. Verarbeitung natürlicher Sprache
5. Computer Vision
6. Robotik und autonome Systeme
7. Bioinformatik und Computerbiologie
8. Intelligente Systeme und ihre Anwendungen
9. Neuronale Netze und ihre Anwendungen
10. Schwarmintelligenz und ihre Anwendungen
Neueste Fortschritte im Bereich des maschinellen rnens: ein umfassender Überblick Maschinelles rnen und Computational Intelligence haben sich in den letzten Jahren zu einem der heißesten Forschungsgebiete entwickelt, mit zahlreichen Erfolgen in verschiedenen Bereichen wie Bildverarbeitung, Punktwolkenverarbeitung und natürlicher Sprachverarbeitung. Die Forscher untersuchen eine Vielzahl intelligenter Algorithmen, die Rechenadaptivität, Zuverlässigkeit und hohe istung aufweisen und es Maschinen ermöglichen, humaner zu denken, sich zu verhalten oder zu handeln. Dieses Buch, bestehend aus 10 Artikeln, die von Experten zu diesen Themen verfasst wurden, bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Forschungsergebnisse auf dem Gebiet des maschinellen rnens und der Computerintelligenz und stellt neue und interessante Techniken vor, die die zukünftige Entwicklung in diesen Bereichen leiten können. Das Buch behandelt folgende Themen: 1. Einführung in maschinelles rnen und seine Anwendungen Dieser Artikel bietet einen Überblick über maschinelles rnen, einschließlich seiner Definition, Typen und Anwendungen in verschiedenen Branchen. Es diskutiert die Bedeutung des maschinellen rnens in der modernen Technologie und sein Potenzial, viele Bereiche unseres bens zu revolutionieren. 2. Computational Intelligence und ihre Anwendungen Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit dem Konzept der Computational Intelligence, bei dem künstliche neuronale Netze zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden.
Wprowadzenie do uczenia maszynowego i jego aplikacji
2. Computational Analytics i jego aplikacje
3. Głębokie uczenie się
4. Przetwarzanie języka naturalnego
5. Widzenie komputerowe
6. Robotyka i systemy autonomiczne
7. Bioinformatyka i biologia obliczeniowa
8. Inteligentne systemy i aplikacje
9. eci neuronowe i ich zastosowania
10. Swarm Intelligence i jego aplikacje
Najnowsze postępy w nauce maszyn: Kompleksowy przegląd Uczenie maszynowe i inteligencja obliczeniowa stały się jednym z najgorętszych obszarów badań w ostatnich latach, z licznymi sukcesami w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie obrazów, przetwarzanie w chmurze punktów i przetwarzanie języka naturalnego. Naukowcy badają różnorodne inteligentne algorytmy, które wykazują adaptację obliczeniową, niezawodność i wysoką wydajność, pozwalając maszynom myśleć, zachowywać się lub działać bardziej humanitarnie. Ta książka, składająca się z 10 artykułów napisanych przez ekspertów na te tematy, zawiera kompleksowy przegląd najnowszych badań w zakresie uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej, przedstawiając nowe i ciekawe techniki, które mogą kierować przyszłym rozwojem w tych dziedzinach. Książka obejmuje następujące tematy: 1. Wprowadzenie do uczenia maszynowego i jego aplikacji Ten artykuł zawiera przegląd uczenia maszynowego, w tym jego definicji, typów i aplikacji w różnych branżach. Omawia znaczenie uczenia maszynowego w nowoczesnej technologii i jej potencjał do rewolucjonizacji wielu obszarów naszego życia. 2. Inteligencja obliczeniowa i jej aplikacje Ten artykuł szczegółowo analizuje koncepcję inteligencji obliczeniowej polegającą na wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania złożonych problemów.
מבוא ללמידת מכונה ויישומיה
2. אנליטיקה חישובית והיישומים שלה
3. למידה עמוקה
4. עיבוד שפה טבעית
5. ראייה ממוחשבת
6. רובוטיקה ומערכות אוטונומיות
7. ביואינפורמטיקה וביולוגיה חישובית
8. מערכות אינטליגנטיות ויישומים
9. רשתות עצביות והיישומים שלהם
10. Swarm Intelligence and it Applications
Advances in Machine arning: A Complicative Overview Machine arning and Computational Intelligence הפכו לאחד מתחומי המחקר החמים ביותר בשנים האחרונות, עם מספר רב של הצלחות בתחומים כגון עיבוד תמונה, עיבוד ענן ועיבוד ושפה. חוקרים חוקרים מגוון של אלגוריתמים אינטליגנטיים המדגימים הסתגלות חישובית, אמינות וביצועים גבוהים, ומאפשרים למכונות לחשוב, להתנהג או להתנהג בצורה אנושית יותר. הספר, המורכב ממאמרים 10 שנכתבו על ידי מומחים בנושאים אלה, מספק סקירה מקיפה של המחקר האחרון בתחום למידת מכונה ואינטליגנציה חישובית, ומציג טכניקות חדשות ומעניינות שיכולות להנחות את ההתפתחות העתידית בתחומים אלה. הספר מכסה את הנושאים הבאים: 1. מאמר זה מספק סקירה מקיפה של למידת מכונה, כולל הגדרתה, טיפוסיה ויישומיה ברחבי התעשיות. הוא דן בחשיבות של לימוד מכונה בטכנולוגיה מודרנית ובפוטנציאל שלה לחולל מהפכה בתחומים רבים בחיינו. 2. מאמר זה בוחן בפירוט את המושג בינה חישובית העוסק בשימוש ברשתות עצביות מלאכותיות לפתרון בעיות מורכבות.'
'
Makine Öğrenimine Giriş ve Uygulamaları
2. Hesaplamalı Analitik ve uygulamaları
3. Derin öğrenme
4. Doğal Dil İşleme
5. Bilgisayar görüşü
6. Robotik ve Otonom stemler
7. Biyoinformatik ve Hesaplamalı Biyoloji
8. Akıllı stemler ve Uygulamalar
9. nir ağları ve uygulamaları
10. Swarm Zekası ve Uygulamaları
Makine Öğrenimindeki Son Gelişmeler: Kapsamlı Bir Genel Bakış Makine öğrenimi ve hesaplamalı zeka, görüntü işleme, nokta bulutu işleme ve doğal dil işleme gibi çeşitli alanlarda sayısız başarı ile son yıllarda en sıcak araştırma alanlarından biri haline gelmiştir. Araştırmacılar, makinelerin daha insanca düşünmelerini, davranmalarını veya hareket etmelerini sağlayan, hesaplama uyumluluğunu, güvenilirliğini ve yüksek performansını gösteren çeşitli akıllı algoritmalar üzerinde çalışıyorlar. Bu konularda uzmanlar tarafından yazılmış 10 makaleden oluşan bu kitap, makine öğrenimi ve hesaplamalı zeka konusundaki en son araştırmalara kapsamlı bir genel bakış sunarak, bu alanlarda gelecekteki gelişime rehberlik edebilecek yeni ve ilginç teknikler sunmaktadır. Kitap şu konuları kapsamaktadır: 1. Makine Öğrenimine Giriş ve Uygulamaları Bu makale, tanımı, türleri ve endüstrilerdeki uygulamaları dahil olmak üzere makine öğrenimine genel bir bakış sunmaktadır. Makine öğreniminin modern teknolojideki önemini ve hayatımızın birçok alanında devrim yaratma potansiyelini tartışıyor. 2. Hesaplamalı Zeka ve Uygulamaları Bu makale, karmaşık problemleri çözmek için yapay sinir ağlarının kullanımını içeren hesaplamalı zeka kavramını ayrıntılı olarak incelemektedir.
مقدمة للتعلم الآلي وتطبيقاته
2. التحليلات الحسابية وتطبيقاتها
3. التعلم العميق
4. معالجة اللغة الطبيعية
5. رؤية الحاسوب
6. الروبوتات والأنظمة المستقلة
7. Bioinformatics and Computational Biology
8. الأنظمة والتطبيقات الذكية
9. الشبكات العصبية وتطبيقاتها
10. Swarm Intelligence وتطبيقاتها
التطورات الأخيرة في التعلم الآلي: نظرة عامة شاملة أصبح التعلم الآلي والذكاء الحسابي أحد أهم مجالات البحث في السنوات الأخيرة، مع العديد من النجاحات في مجالات مختلفة مثل معالجة الصور، ومعالجة السحابة النقطية، ومعالجة اللغة الطبيعية. يدرس الباحثون مجموعة متنوعة من الخوارزميات الذكية التي تُظهر القدرة على التكيف الحسابي والموثوقية والأداء العالي، مما يسمح للآلات بالتفكير أو التصرف أو التصرف بشكل أكثر إنسانية. يتكون هذا الكتاب من 10 مقالات كتبها خبراء حول هذه الموضوعات، ويقدم لمحة عامة شاملة عن أحدث الأبحاث في التعلم الآلي والذكاء الحسابي، ويقدم تقنيات جديدة ومثيرة للاهتمام يمكن أن توجه التطور المستقبلي في هذه المجالات. يغطي الكتاب المواضيع التالية: 1. مقدمة للتعلم الآلي وتطبيقاته تقدم هذه المقالة لمحة عامة عن التعلم الآلي، بما في ذلك تعريفه وأنواعه وتطبيقاته عبر الصناعات. يناقش أهمية التعلم الآلي في التكنولوجيا الحديثة وإمكانية إحداث ثورة في العديد من مجالات حياتنا. 2. الذكاء الحسابي وتطبيقاته تفحص هذه المقالة بالتفصيل مفهوم الذكاء الحسابي الذي يتضمن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لحل المشكلات المعقدة.
機器學習簡介及其應用
2。計算分析及其應用
3。深度學習
4。自然語言處理
5。計算機視覺
6。機器人技術和獨立系統
7。生物信息學和計算生物學
8。智能系統及其應用
9。神經網絡及其應用
10。角色智能及其應用機器學習的最新進展:全面的概述機器學習和計算智能已成為近來最熱門的研究領域之一,在圖像處理、點雲處理和自然語言處理等各個領域取得了許多成功。研究人員正在研究各種智能算法,這些算法表現出對計算的適應性、可靠性和高性能,使機器能夠更人性化地思考、行為或行動。這本書由專家撰寫的有關這些主題的10篇文章組成,全面概述了機器學習和計算智能的最新研究,介紹了可以指導這些領域未來發展的新穎有趣的技術。該書涵蓋以下主題:1。介紹了機器學習及其應用,概述了機器學習的定義,類型和應用。它討論了機器學習在現代技術中的重要性及其徹底改變我們生活中許多領域的潛力。2.計算智能及其應用本文詳細論述了利用人工神經網絡解決復雜問題的計算智能概念。

You may also be interested in:

Recent Advances in Machine Learning
Recent Advances in Logo Detection Using Machine Learning Paradigms Theory and Practice
Recent Advances in Logo Detection Using Machine Learning Paradigms Theory and Practice
Unsupervised Domain Adaptation: Recent Advances and Future Perspectives (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Recent Advances in Quantum Monte Carlo Methods - Part II (Recent Advances in Computational Chemistry)
Recent Advances in Relativistic Molecular Theory (Recent Advances in Computational Chemistry - Vol. 5)
Deep Learning in Medical Image Analysis Recent Advances and Future Trends
Deep Learning in Medical Image Analysis Recent Advances and Future Trends
Deep Learning in Medical Image Analysis: Recent Advances and Future Trends (Artificial Intelligence in Smart Healthcare Systems)
Advanced Computer Science Applications Recent Trends in AI, Machine Learning, and Network Security
Advances in Financial Machine Learning
Agricultural Informatics Automation Using the IoT and Machine Learning (Advances in Learning Analytics for Intelligent Cloud-IoT Systems)
Advances of Machine Learning in Clean Energy
Biomedical Imaging Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Learning in Healthcare and Security Advances, Obstacles, and Solutions
Machine Learning in Healthcare and Security Advances, Obstacles, and Solutions
Metaheuristics for Machine Learning: New Advances and Tools (Computational Intelligence Methods and Applications)
Advances in Complex Decision Making Using Machine Learning and Tools for Service-Oriented Computing
Advances in Complex Decision Making Using Machine Learning and Tools for Service-Oriented Computing
Machine Learning Techniques and Analytics for Cloud Security (Advances in Learning Analytics for Intelligent Cloud-IoT Systems)
Simple Machine Learning for Programmers Beginner|s Intro to Using Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence for Practical Applications
Machine Learning for Beginners A Complete and Phased Beginner’s Guide to Learning and Understanding Machine Learning and Artificial Intelligence Algoritms
Python Machine Learning The Ultimate Guide for Beginners to Machine Learning with Python, Programming and Deep Learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Data Science
Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Machine Learning for Business The Ultimate Artificial Intelligence & Machine Learning for Managers, Team Leaders and Entrepreneurs
Machine Learning for Beginners An Introductory Guide to Learn and Understand Artificial Intelligence, Neural Networks and Machine Learning
Building Machine Learning Systems Using Python Practice to Train Predictive Models and Analyze Machine Learning Results
Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML: Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS: Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
Online Machine Learning: A Practical Guide with Examples in Python (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Machine Learning Master Machine Learning Fundamentals for Beginners, Business Leaders and Aspiring Data Scientists
Machine Learning for Data Streams with Practical Examples in MOA (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Machine Learning The Ultimate Guide to Understand AI Big Data Analytics and the Machine Learning’s Building Block Application in Modern Life
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning with Core ML 2 and Swift A beginner-friendly guide to integrating machine learning into your apps
Machine Learning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn: Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning for Beginners Build and deploy Machine Learning systems using Python, 2nd Edition