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讀完，並把書上代碼認真敲瞭一遍。書中主要介紹sklearn的用法，也介紹tensorflow、nltk、gensim這些技術，感覺適閤對理論有一定瞭解，但是對實踐不太瞭解的人。

這是一本入門書，介紹瞭各種庫的常用函數，還有一些提高準確率的技巧。前提你必須還是要懂機器學習算法的理論。

一本Kaggle入門書，如果你周圍可以藉到的話還是可以看看的，但是個人收藏的意義不大。

作者還是很用心的收集瞭很多場景來練手，但是這書真的不如那些pandas、sklearn什麼十分鍾入門教程來的管用

作為入門書，感覺還湊活。囫圇吞棗看一遍就行瞭，原因有兩點。作為日新月異的技術，還是應該多看論壇博客，如果以實戰為目的，更應該看kaggle論壇和源碼瞭；另外，機器學習重在細節，本書隻是初步的框架，更多的經驗得要從實踐中學到。問渠哪得清如許，為有源頭活水來。

本书的三个关键词，python，机器学习和kaggle都是极其热门的，而且应该是市面上介绍kaggle的首批出版书籍。本书有数位牛人写推荐语，作者写书的态度也是认真的。但是对于入门python，入门机器学习都不太适合，市面上有更好的书籍可以选择。对于入门“如何用python做kaggle上的...

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