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挺不错的。开头的案例分析、概念讲解都很好，后面对神经网络的介绍也不错，代码也非常有参考性。可惜之处就是案例有些少，我其实想看更多的应用，比如Kaggle真题解析100道这种

強烈推薦。作者十分專業，對業界很瞭解，且敬業。隨書附送的代碼、習題答案不斷更新。比如SELU的論文6月剛出來，他的代碼庫6月就包含了這個算法。看本書能極大拓展初學者眼界，讓初學者在會「搬磚」的同時，也能瞭解到學術界最近的動向。可以說是近年來面對碼工初學者最好的深度學習教材。

深入浅出，机器学习入门极佳选择。即使编程和数学基础较弱，认真读读书里的解释，再在网上做些搜索，也能看懂大部分内容。不要犹豫了，就读这本吧。

在看过为数不多的机器学习编程入门书中，此书可谓首选，特别是相较某些号称不错的书，内容几乎依次照搬TensorFlow官方教程的例子，代码解释却还不如官方教程清楚，感慨现在烂书真是越来越好写。本书对数学的要求不高，前半本讲各种算法，后半段TensorFlow做模型，兼顾原理和应用。

讲了很多用TensorFlow的技巧，从实战的角度看，很不错。。 (但我选择pytorch)

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/it-ebooks/hands-on-ml-zh ==========================================================================================================================================================  

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

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...  

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。