看得我酣畅淋漓！豆瓣9.6分！这本书为什么是大家公认最好的机器学习书籍？

作者：曾开心哈发布时间：2024-10-23

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这本书为何能被大家公认为最好的机器学习书籍呢？其豆瓣评分超 9.5 分，当当网上有 7000 多条评论，好评率更是高达 99.8%以上，在美国亚马逊的 AI 类图书中更是长期霸榜。

网友们也都给出了非常高的评价：

这本书有英文版与中文版可供选择，并且还提供完整的配套代码。如果大家有需要，可以直接找我领取。

不过，我更推荐大家去看这本书的英文原版，因为中文翻译版在有些地方的翻译不是很理想。只要你有耐心看完这本书的英文原版，绝对可以非常全面地掌握机器学习知识，并且能够自主实现和构建属于你自己的项目。

为什么会这样推荐呢？首先，这本书的结构安排很合理。它分为两个部分：

第一部分聚焦于机器学习的基础知识。这部分内容就像是为读者搭建起一座坚固的知识大厦的基石。在这个部分，可能会详细地讲解机器学习的基本概念，例如什么是数据预处理、不同类型的机器学习算法（像监督学习、无监督学习和强化学习）的原理及适用场景。通过对基础知识的透彻讲解，能让读者对机器学习有一个宏观且准确的认识，为后续深入学习打下坚实的根基。第二部分主要介绍神经网络与深度学习。这部分内容紧跟当下技术潮流和行业热点。神经网络是深度学习的核心架构，书中或许会详细阐述神经网络的各种类型，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。对于深度学习，会深入讲解其训练过程、优化方法以及在实际应用中的各种案例，比如图像识别、自然语言处理等领域。这种由浅入深、循序渐进的内容布局，使得读者能够系统地学习机器学习知识，所以认真读完这本书，就能够比较全面地掌握机器学习知识，进而有能力自主实现和构建自己的项目。

此外，这本书的附录部分内容也极为丰富，完美地兼顾了理论与实战。其最大的特色在于既有深度，覆盖面又广。在这个部分，读者既能找到对关键理论的进一步阐释，又能看到实际应用中的具体案例和操作方法。值得一提的是，这本书并没有过多复杂的数学公式推导，这使得它非常容易被读者看懂。即使是没有深厚数学基础的人，也能轻松理解书中的内容，从而更好地掌握机器学习的知识和技能。

从实战角度来看，这本书每一章都配备了相应的项目示例。这些项目示例的代码实操性和可读性都非常出色。对于读者来说，通过实际操作这些代码，可以更好地理解所学的理论知识，并且能够快速掌握机器学习的实际应用技巧。此外，附录 B 还给出了机器学习项目清单。这个清单对于工业界来说具有极大的价值。如果工业界想要做一套机器学习的解决方案，完全可以按照这个清单去做。清单中可能涵盖了从项目规划、数据收集与预处理、模型选择与训练，到模型评估与优化等各个环节的详细步骤和注意事项。它为工业界提供了一个全面而实用的指导，帮助他们更加高效地实施机器学习项目。