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只看了tensorflow部分，还可以说的比较清楚

五星佳作。目前我所了解到的面向编程的ML/DL技术书籍中最好的一本，完美诠释什么叫“理论联系实际”。适合有CS背景的对ML/DL有兴趣的读者，无论是想熟悉理论还是想练习实现。如果有一定的Python经验读起来会更舒服，另外推荐作者在Github放出的Notebooks, 这个是书中代码和样例的补充，配合书籍本身更能加深理解。前后共花费四周读完，目前我还有两个附录没有看，打算把所有额外的Notebooks再过一遍。单就精彩程度而言，第2、3章的Pipeline和Checklist，CNN和RNN的short introduction，不同的优化方法的对比（进化历程）这几个部分写得最好。

确实是入门教程里面比较好的一本，偏实战，github配套代码还没跑完，但跑了几章，都能顺利运行，光凭这一点就秒杀其他同类书籍。配合吴恩达和林轩田的视频课程服用，效果更佳。

很不错的入门书，要点清晰，paper引用给的也全

很不错的入门书，要点清晰，paper引用给的也全

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

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...  

明年才出版，结合这两者的树很顺应时代需求啊，希望能出中文版，虽然英文读起来更好，但是为了效率，学习技术还是中文的来得更快些。

第一部分写scikit的还行，后面第二部分关于神经网络部分，原文写的就乱，很多术语代码该解释的不解释，写的稀里糊涂，翻译更是糊涂，完全当不起5星。 举个例子，第13章330页最下面，“最后一层是不言而喻的:放弃正则化”，翻译的人你给我出来，解释一下什么是放弃正则化，那tm...  

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...