图书标签: 机器学习 TensorFlow Python sklearn 人工智能 ML 深度学习 计算机
发表于2025-05-30
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只看了tensorflow部分,还可以说的比较清楚
评分五星佳作。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。
评分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。
评分很不错的入门书,要点清晰,paper引用给的也全
评分很不错的入门书,要点清晰,paper引用给的也全
https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================
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。
评分第一部分写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...
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...
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