Python機器學習基礎教程

對此領域零基礎的學習者——我而言，它是一本語言比較平實易懂、不過分蔓延或超出「基礎」範圍的入門書籍。 我通過本書，瞭解了一些學科的基本概念，如數據集、監督學習與無監督學習的算法等；通過本書，理解了機器學習的模型構建、特徵提取、參數調整等流程，搭建了相關領域最基本的認識框架。 希望由此開始理解「機器之心」。

感覺自己看了幾個世紀，年底需要再看一遍！目前看到的最好的機器學習書籍

基本上就是教人使用scikit_learn的工具書，作者對這個工具很熟練，並且是其主要貢獻者之一。

太過淺顯，西方作者表達內容往往比較含糊，很多時候不自己回味根本不知道作者講的是什麼。可以作爲快速入門書籍，但是想弄明白，需要自己大量查閱相關知識。不太適合小白。

與生活中的許多事情一樣，只有實踐才能讓你成爲本書所介紹主題方面的專家。對於不同的任務和不同的數據集，特徵提取、預處理、可視化和模型構建可能差異很大。

通俗易懂，解釋清晰，很有啓發。雖然使用過sklearn打過一些數模競賽，但看看了這本書發現自己曾經做過不少傻事的。書裏的許多概念講得很清楚，曾經看博客看文檔沒明白的東西看這個都懂了。 回頭看看這本書，不少地方讓我印象深刻。最震撼的是數據變換，在講解數據處理部分的時候，通過標準化分桶等操作讓模型效果有了質的提升，我大開眼界。我剛接觸機器學習就是xgb， lstm這些不挑數據的先進算法，數據變換在我心中甚至是可有可與無的東西，我以爲各種隱藏的信息隱藏的模式，只要都交給高級算法，就能大力出奇跡，擬合出來。還有特徵選擇的方法，pipeline的最佳實踐也都給我來了很多的啓發。

sklearn入門機器學習的工具書，對於機器學習中有監督學習和無監督學習介紹得非常全面透徹，非常推薦機器學習新人閱讀！缺點是大多的機器學習方法都比較基礎，我個人覺得文本處理那一章介紹的比較粗糙，當然這是站在2024年的眼光來看，這本書依舊是不可多得的好書！

相比較於純數學理論講解的書，這本書是讓人很容易瞭解到機器學習的全貌，非常適合實踐者閱讀

翻着看看，實踐體驗一下還不錯。但是，原理講得偏少了點。

描述很詳細，入門可以。 也會對小白做一些常見誤區的講解。 總的來說是入門必看 最後解釋封面有被感動到