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自己學習時寫的翻譯，形式和吳大大Deep learning.ai課程作業的形式一樣，一段文字解釋，一段代碼操作，方便快速理解原理並進行實踐操作: https://github.com/DeqianBai/Hands-on-Machine-Learning

買來一直沒看完，偶然發現第2版都齣瞭，趕緊翻一遍。

入門佳作

之前有一些機器學習的瞭解，這本書看得很順暢。看完可以實際做一些通用的項目。很大一部分原因應該是機器學習本身傻瓜式的應用難度。當然睏難的問題和創新，還是少不瞭對理論更深入的瞭解。

感覺最好還是有點基本概念更好懂。。建議，NG網課入門，這本書加強。 另外，沒有中文版，英文版讀起來也很舒服鴨。

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...  

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

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...  

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...  

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...