Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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具体描述
读后感
tensorflow的官方文档写的比较乱，这本书的出现，恰好拯救了一批想入门tf，又看不进去官方文档的人。行文非常棒，例子丰富，有助于工程实践。这本书上提到了一些理论，简单形象；但是，理论不是此书的重点，也不应是此书的重点。这本书对于机器学习小白十分友好，读完了也就差...
评分================================================== [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...
评分比一些照着pakcage的API tutorial抄出来的书姿势水平不知道高到哪里去了。 个人认为这本书最精华的部分在于Appendix B 机器学习项目清单，基本上工业界做一套Machine Learning解决方案顺着这个checklist问一遍自己就够了，需要Presentation的场合按照这个结构来组织也非常合适...
评分挺不错的，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...
评分挺不错的，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...
用户评价
挺不错的。开头的案例分析、概念讲解都很好，后面对神经网络的介绍也不错，代码也非常有参考性。可惜之处就是案例有些少，我其实想看更多的应用，比如Kaggle真题解析100道这种
评分这种书一不小心就会写成API手册, 但是这本理论和实践两边都兼顾到了, 非常有指导意义.
评分挺不错的。开头的案例分析、概念讲解都很好，后面对神经网络的介绍也不错，代码也非常有参考性。可惜之处就是案例有些少，我其实想看更多的应用，比如Kaggle真题解析100道这种
评分只看了tensorflow部分，还可以说的比较清楚
评分很不错的入门书，要点清晰，paper引用给的也全
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