Python机器学习及实践•短评

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1 hacker 2017-03-15

偏实战，比较适合入门，没有说到如何选择合适的算法模型及优化的一些理论。不过本书的定位就是如些，对新手多少还是有些好处的，要进一步的话还是要另外深究。实战一下多少有些好处，对理论的理解也是有帮助的。
1 Constraint 2016-12-13

校友写的书，久闻不如一读。似乎有些过于基础了，对于想入门kaggle和data science的人来说很不错，有实例代码，算法基本都是封装起来调用，如果想了解深入还需要仔细看论文和经典的书籍。描写中可能考虑到读者的水平，有很多基础的东西略过了，看起来像是文档一样过多的解释一些代码的含义，希望有一个进阶版。
0 NeverMoes 2017-04-21

有点太浅了，后面有些特征工程方面小技巧还行吧。。
1 Vivian_ 2016-10-29

内容推荐产品经理一枚，这本书书让我对机器学习的整体框架有了更好的理解。
0 iBack 2017-04-29

其实没有很深度的内容，适合有理论缺乏实践的人。尽量从图书馆借吧。为什么打4星，因为确实有帮助……
0 WeiLu 2017-04-12

适合在校生快速入门
0 Co→met 2017-01-22

理论部分很少，例子也较为简单，可以入门吧
0 Bodhin 2016-11-29

对得起这个名字，按照书中操作，对于机器学习会有一个简单的认识，深入了解还需要继续学习。绝大部分内容都是在教读者用sklearn。
0 7-Eleven 2017-01-15

这是一本入门书，介绍了各种库的常用函数，还有一些提高准确率的技巧。前提你必须还是要懂机器学习算法的理论。
1 XieXnot 2017-01-21

一本Kaggle入门书，如果你周围可以借到的话还是可以看看的，但是个人收藏的意义不大。
0 Monkey.D.ZS 2017-01-23

Kaggle入门书，适合学过机器学习但是没怎么动手实践的人。
0 叶萧 2017-03-25

读完，并把书上代码认真敲了一遍。书中主要介绍sklearn的用法，也介绍tensorflow、nltk、gensim这些技术，感觉适合对理论有一定了解，但是对实践不太了解的人。
0 企鹅啊啊啊 2017-03-10

代码粘的太多。。。。感觉就是个博客集合，，，不值得买。。。零入门倒是可以。。。吧。。。
0 Amber 2017-05-08

第一遍快速浏览，第二遍精心推敲，好书！