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终于找到一本合适的书了，前几章调包稍微有点无聊，其他都很实用。但机器学习算法研究还得看其他书，这本只教调包。

学做调参侠，我连要做什么项目都想好了，跃跃欲试……

也学到了一点东西，但总体太简单了，尤其是讲模型的时候基本上只告诉你哪些参数可以调

除了ISL里面没cover到的内容都过了一遍，里面基本就是对sklearn里面包含的东西的简单介绍吧属于application初初级阶段20180629updated/先试试

历时三个多月，终于看完了。今年的读书计划早早地完成了。 这是一本很完整、细致的书。确实挺偏向调参的。

在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这...  

扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我...  

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