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全干货，当代工程师必读

略读 概述 ml的教程那么多 其实来来回回就是那些东西。而且是一门发展中的学科 模仿神经网络还没模仿完全 不时有新东西 alphaGo就是误打误撞弄出来的

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。

略读 概述 ml的教程那么多 其实来来回回就是那些东西。而且是一门发展中的学科 模仿神经网络还没模仿完全 不时有新东西 alphaGo就是误打误撞弄出来的

深入浅出，机器学习入门极佳选择。即使编程和数学基础较弱，认真读读书里的解释，再在网上做些搜索，也能看懂大部分内容。不要犹豫了，就读这本吧。

================================================== [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...  

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...  

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...  

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。