1. 《Python机器学习》（Python Machine Learning）
作者：Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili
这本书是Scikit-learn初学者的理想之选。它从Python编程基础开始，逐步深入到机器学习的核心概念。书中详细介绍了Scikit-learn库的使用，并通过大量的示例代码展示了如何使用Scikit-learn进行数据预处理、特征选择、模型训练和评估。
主要内容：
- Python编程基础
- Scikit-learn库的安装和使用
- 数据预处理技术
- 线性模型和决策树
- 集成学习和聚类
- 模型评估和选择
- 案例研究
2. 《Scikit-learn用户指南》（Scikit-learn User Guide）
作者：Andreas C. Müller 和 Sarah Guido
这本书是Scikit-learn官方的用户指南，适合已经有一定基础的读者。它详细介绍了Scikit-learn库中的每个模块和函数，包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估等。
主要内容：
- Scikit-learn库的结构和模块
- 数据预处理和特征提取
- 模型训练和评估
- 集成学习和模型选择
- 案例研究
3. 《机器学习实战》（Machine Learning in Action）
作者：Peter Harrington
这本书以实战为导向，通过大量的案例和示例代码，帮助读者理解和应用Scikit-learn。它涵盖了从数据预处理到模型评估的整个机器学习流程。
主要内容：
- 数据预处理和特征选择
- 线性回归和逻辑回归
- 决策树和随机森林
- 支持向量机和聚类
- 模型评估和优化
- 案例研究
4. 《Scikit-learn模型调优与选择》（Scikit-learn Model Selection and Hyperparameter Tuning）
作者：Andreas C. Müller 和 Sarah Guido
这本书专注于Scikit-learn中的模型调优和超参数选择。它介绍了如何使用Scikit-learn进行交叉验证、网格搜索和贝叶斯优化，以及如何选择最佳的模型和参数。
主要内容：
- 交叉验证和网格搜索
- 贝叶斯优化
- 模型选择和评估
- 特征选择和降维
- 案例研究
5. 《Scikit-learn文档》（Scikit-learn Documentation）
Scikit-learn官方文档是学习Scikit-learn的最佳资源之一。它提供了详细的API文档、教程和案例研究，涵盖了Scikit-learn的所有功能。
主要内容：
- Scikit-learn API文档
- 教程和案例研究
- 社区论坛和资源
通过阅读以上5本书，你可以系统地学习和掌握Scikit-learn库，成为一名优秀的机器学习高手。