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根據目錄為本書做瞭思維導圖【視頻】，分為兩部分，可以參閱 https://www.douban.com/note/625298961/ 且快速掃瞭一遍。可以肯定的是，這部書是一本以實踐為主兼顧理論的機器學習好書。 用瞭近兩個多月時間把這本書啃完，包括實踐。邊看邊練，有意思！

大贊此書，真當的起深入淺齣。相比於書的內容，作者放在Github上的代碼更加全麵且處於不斷更新狀態，無形中增加瞭書的價值。順帶一提，notebook裏的Tensorboard圖需翻牆纔能正常顯示。

挺不錯的。開頭的案例分析、概念講解都很好，後麵對神經網絡的介紹也不錯，代碼也非常有參考性。可惜之處就是案例有些少，我其實想看更多的應用，比如Kaggle真題解析100道這種

全乾貨，當代工程師必讀

全乾貨，當代工程師必讀

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.  

明年才出版，结合这两者的树很顺应时代需求啊，希望能出中文版，虽然英文读起来更好，但是为了效率，学习技术还是中文的来得更快些。

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...  

================================================== [https://github.com/DeqianBai/Hands-on-Machine-Learning] ================================================== 自己翻译的版本，还在更新，打开一个Jupyter 文件就可以一边学习理论，一遍进行操作验证 原书的代码示例...  

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...