是否有纯代码的机器学习书籍推荐？

是否有纯代码的机器学习书籍推荐？

目前在看的本豆瓣高分书籍：

机器学习实战（原书第 2 版）
作者: [法] Aurélien Géron
副标题: 基于 Scikit-Learn 、Keras 和 TensorFlow
原作名: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
ISBN: 9787111665977


Python 深度学习
作者: [美] 弗朗索瓦肖莱
出版社: 人民邮电出版社
原作名: Deep Learning with Python
ISBN: 9787115488763

有几个痛点：

1 、一半讲机器学习，一半讲神经网络。而我目前想重点研究机器学习代码(需要结果可解释)

2 、每种机器学习方法还试图讲请背后的原理。但是推导过程详细程度又不如李航的《统计学习方法（第 2 版）》详实。属于学过的人能看懂。没学过的人看了直接劝退。关键是这些内容占用了大量篇幅。

3 、代码过于简单且代码中没有注释。关键函数没有详细说明。给没学过的人讲相关库的函数。总要把这个函数的功能，使用方法，输入值返回值讲清楚吧。但是那两本书中只给出代码片段，并没有对相关主要函数使用方法进行详细说明！所以我看完以后还是一脸懵！

综上，是否有偏代码实现的机器学习高分书籍推荐？针对那些已经学过机器学习原理，重点关注如何用 python 上的三方库(最好是主流的库)实现机器学习。代码的讲解越详细越好！包括主要函数的用法，最好还能配套一些机器学习方面的编程技巧。