圖書標籤: 機器學習  TensorFlow  Python  sklearn  人工智能  ML  深度學習  計算機   

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這種書一不小心就會寫成API手冊, 但是這本理論和實踐兩邊都兼顧到瞭, 非常有指導意義.

大贊此書，真當的起深入淺齣。相比於書的內容，作者放在Github上的代碼更加全麵且處於不斷更新狀態，無形中增加瞭書的價值。順帶一提，notebook裏的Tensorboard圖需翻牆纔能正常顯示。

全乾貨，當代工程師必讀

真正做到由簡入深、既能實踐又有學術基礎的好書。

略讀 概述 ml的教程那麼多 其實來來迴迴就是那些東西。而且是一門發展中的學科 模仿神經網絡還沒模仿完全 不時有新東西 alphaGo就是誤打誤撞弄齣來的

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...  

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...  

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

It is probably preferable to be comfortable with the overall process and know three or four algorithms well rather than to spend all your time exploring advanced algorithms and not enough time on the overall process.  

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...