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.

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。

很不錯的入門書，要點清晰，paper引用給的也全

挺不錯的。開頭的案例分析、概念講解都很好，後麵對神經網絡的介紹也不錯，代碼也非常有參考性。可惜之處就是案例有些少，我其實想看更多的應用，比如Kaggle真題解析100道這種

隻看瞭tensorflow部分，還可以說的比較清楚

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...  

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...  

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...