Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南（影印版） 在线电子书 图书标签: 机器学习  TensorFlow  Python  Scikit-Learn  深度学习  AI  计算机科学  计算机   

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自己学习时写的翻译，形式和吴大大Deep learning.ai课程作业的形式一样，一段文字解释，一段代码操作，方便快速理解原理并进行实践操作: https://github.com/DeqianBai/Hands-on-Machine-Learning

这种书才是真正的技术入门书，任何人读了都有收获

写的相当好的一本书，特别是前12章，理论简明扼要，实践部分非常实用，帮我更好理解了机器学习中的很多问题。

这种书才是真正的技术入门书，任何人读了都有收获

纸质是真的差...仅针对东南大学出版社，是因为买版权就把钱花光了吗

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...  

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...  

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...  

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.