书籍介绍
《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决 方案，针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务，涵盖从简 单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。所有方案都提供了相关代码，读者可以 复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中。
《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。你可以将本书作 为案头参考书，在机器学习的日常开发中遇到问题时，随时借鉴书中代码，快速解决问题。
目录
第1 章 向量、矩阵和数组 ..................................................................... 1
1.0 简介 .....................................................................................................1
1.1 创建一个向量 ......................................................................................1
1.2 创建一个矩阵 ......................................................................................2
1.3 创建一个稀疏矩阵 ...............................................................................3
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用户评论
可以可以，从字符，图像预处理，到各种模型scikit是个好东西
还可以
这鸟叫绿颊非洲咬鹃～
一般般吧，终究还是入门书，面面俱到，但都浅尝辄止。（感觉好多机器学习的书都这样）
多次印刷口碑很好。翻译也不错，当工具书需要用时翻翻~
工具书
恰到好处
算是一本Python届的新华字典，不是用来读的，入门加查阅还可以
正如这本书的的定位一样，是手册。里面讲了numpy,pandas,scikit-learn和kears一些常用的用法，要细细学，还得找专门的书。本书方便回顾也是不错的。