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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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。

由於自己準備紮身PyTorch的懷抱，TensorFlow就先不看瞭~

全乾貨，當代工程師必讀

深入淺齣，機器學習入門極佳選擇。即使編程和數學基礎較弱，認真讀讀書裏的解釋，再在網上做些搜索，也能看懂大部分內容。不要猶豫瞭，就讀這本吧。

由於自己準備紮身PyTorch的懷抱，TensorFlow就先不看瞭~

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

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...  

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

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

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...