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很不错的入门书，要点清晰，paper引用给的也全

在看过为数不多的机器学习编程入门书中，此书可谓首选，特别是相较某些号称不错的书，内容几乎依次照搬TensorFlow官方教程的例子，代码解释却还不如官方教程清楚，感慨现在烂书真是越来越好写。本书对数学的要求不高，前半本讲各种算法，后半段TensorFlow做模型，兼顾原理和应用。

全干货，当代工程师必读

強烈推薦。作者十分專業，對業界很瞭解，且敬業。隨書附送的代碼、習題答案不斷更新。比如SELU的論文6月剛出來，他的代碼庫6月就包含了這個算法。看本書能極大拓展初學者眼界，讓初學者在會「搬磚」的同時，也能瞭解到學術界最近的動向。可以說是近年來面對碼工初學者最好的深度學習教材。

只看了tensorflow部分，还可以说的比较清楚

挺不错的，推荐做ML的同学都拿来看看，一定能学到不少东西，尤其是接触没多久的 不足之处是例子还是稍显不足，我个人更想要Kaggle真题解析 一些我比较喜欢的地方如下 1. 2-3章适合所有刚接触数据科学的同学 第2章 California housing（加州区域房价）的例子非常实际，能学到很...  

================================================== [https://github.com/DeqianBai/Hands-on-Machine-Learning] ================================================== 自己翻译的版本，还在更新，打开一个Jupyter 文件就可以一边学习理论，一遍进行操作验证 原书的代码示例...  

目前读到第5章，对于小白来说虽然略难但是受益匪浅啊，至于书的质量前面褒扬的话绝对不为过，说说我的自虐历程，到第二章实例分析的时候作者说撸起袖子别怕脏手????，我就乖乖的开始跟着撸代码 python不太好，各种不懂有没有 但是也不管那么多就是强撸，到现在很多以前不懂...  

挺不错的，推荐做ML的同学都拿来看看，一定能学到不少东西，尤其是接触没多久的 不足之处是例子还是稍显不足，我个人更想要Kaggle真题解析 一些我比较喜欢的地方如下 1. 2-3章适合所有刚接触数据科学的同学 第2章 California housing（加州区域房价）的例子非常实际，能学到很...  

https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================