Scikit-Learn、Keras和TensorFlow的机器学习实用指南(第2版)(影印版)

挺好挺好，包装不错，内容丰富！

2020-06-23 23:20:32

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...

2017-09-15 13:47:35

https://github.com/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================

2018-04-17 21:13:28

================================================== [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...

2018-10-23 19:22:34

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...

2017-12-20 20:42:29

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...

2019-01-09 23:35:01

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...

2017-12-05 15:46:34

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...

2017-12-23 21:40:45

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.

2020-05-12 09:29:31

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。

2016-10-14 08:52:11