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不錯的scikit-learn使用示例。包括各個模型的基本的參數含義，交叉驗證，網格搜索，簡單的作圖。之前對理論還是有點瞭解更好，因為這本書的理論部分基本是沒用的。

入門很好的教材

這個係列都是這樣，理論吧太淺太沒有係統性，實例吧上來啥也不說就是一堆代碼也不解釋也不聯係之前的理論，總之不太閤適詳細研讀

對於有ml基礎的來說是本很實用的介紹scikit-learn的書

不錯的scikit-learn使用示例。包括各個模型的基本的參數含義，交叉驗證，網格搜索，簡單的作圖。之前對理論還是有點瞭解更好，因為這本書的理論部分基本是沒用的。

看这本书会大大增加学习时间，是一本烂书。不知道原书写得烂不烂，但是翻译，绝对烂，语句不通顺、瞎造词。 譬如，请作者张浩然告诉我一下，什么叫“离差”？ 譬如，请告诉我公示13.2中的分子ba，是表示 “b减去a” 还是 “b乘以a”。 如此。。。 评论正文要140字？ 那就再加...

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https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/files/1735497/Mastering.Machine.Learning.With.scikit-learn.zip =============================================================================  

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