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本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来，非常适合没有数学和AI背景的程序员入门，读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~

没有特别长的代码也没有很深的理论，但对于机器学习算法的直觉上的理解之讲解非常棒。非计算机/信息学专业的也比较容易看懂并进行简单的实际操作

非常棒的一本书，和实践联系的紧密，代码很多，整个机器学习的基本过程都涉及到了，数据预处理，特征工程，模型评估，选择，模型参数选择，构建模型的简化...语言精练，简洁。

很好的入门书，浅显易懂，算比较容易读的英文书了。适合看了一堆理论书还对各种算法没有形象认识的入门者，理论看再多不落地也挺难理解的，这本通过sklearn教你如何实践，知道用什么包才能成为合格的调包侠呀～

学得快忘得快！About the Python interface on the most basic ML models. Highly completed, easy to learn and to use (just two or three lines for a model config), but not flexible.

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...  

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...  

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