这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。
全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以…

Aurélien Géron是机器学习方面的顾问。曾就职于Google，在2013年到2016年领导过YouTube视频分类团队。Wifirst公司的创始人并于2002年至2012年担任该公司的首席技术官。于2001年创办Ployconseil 公司并任首席技术官。

评论

没有太多数学原理，但是讲解得比较系统，循序渐进，图解和例子也很不错，很适合需要在项目上直接上手机器学习的各位同仁
翻译还是多少沾点
时间多的话尽量还是读读原版。。。。。
讲解详细，代码几乎没有错误，习题有答案
呜呜呜强化学习还是有部分看不懂 难啊难
一周时间一刷完毕，接下来实战。
实战ing，有一起的吗？遇到问题可以交流啊。有兴趣的话，可以私我