Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 在線電子書 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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略讀 概述 ml的教程那麼多 其實來來迴迴就是那些東西。而且是一門發展中的學科 模仿神經網絡還沒模仿完全 不時有新東西 alphaGo就是誤打誤撞弄齣來的

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。

理論結閤實踐的入門書，讀起來有相當難度，值得剋服

確實是入門教程裏麵比較好的一本，偏實戰，github配套代碼還沒跑完，但跑瞭幾章，都能順利運行，光憑這一點就秒殺其他同類書籍。配閤吳恩達和林軒田的視頻課程服用，效果更佳。

五星佳作。目前我所瞭解到的麵嚮編程的ML/DL技術書籍中最好的一本，完美詮釋什麼叫“理論聯係實際”。適閤有CS背景的對ML/DL有興趣的讀者，無論是想熟悉理論還是想練習實現。如果有一定的Python經驗讀起來會更舒服，另外推薦作者在Github放齣的Notebooks, 這個是書中代碼和樣例的補充，配閤書籍本身更能加深理解。前後共花費四周讀完，目前我還有兩個附錄沒有看，打算把所有額外的Notebooks再過一遍。單就精彩程度而言，第2、3章的Pipeline和Checklist，CNN和RNN的short introduction，不同的優化方法的對比（進化曆程）這幾個部分寫得最好。

比一些照着pakcage的API tutorial抄出来的书姿势水平不知道高到哪里去了。 个人认为这本书最精华的部分在于Appendix B 机器学习项目清单，基本上工业界做一套Machine Learning解决方案顺着这个checklist问一遍自己就够了，需要Presentation的场合按照这个结构来组织也非常合适...  

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...  

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...