以上两本书入门级别的，这两本各有不同，可以相互借鉴，建议都可以一下。
这本书是一位博士协同其他AI爱好者编写的吴恩达教授《DeepLearning》课程的学习笔记，如果看过这门课程强烈推荐此书，不看这门课程，也可以推荐观看。
此书为几个业界大佬所写，属于进阶型书籍（我自认为），建议大家后期观看。
此书如书名所写，是一本用于训练时候，参数调整，模型优化时，参考使用的。
- 某大佬编写的模型优化思维导图
Google开发的深度学习框架
Keras是高级神经网络 API， 可以使用TensorFlow, CNTK, 或者 Theano作为其后端。现在TensorFlow整合了Keras，通过tf.keras即可使用。在即将发布的TensorFlow2.0中，tf.keras将于TensorFlow深度整合，推荐使用。
Facebook, NVIDIA, Twitter等开发
封装了常见的传统机器学习算法
陈天琦大佬所编写的基于提升树的扩展算法，Paper，Kaggle比赛的利器之一
微软编写，也是基于提升树，不过这个速度更快，内存占用率低。与XGBoost起鼓相当，甚至已经超过XGBoost了，也是Kaggle比赛的一大利器。