最近又有很多粉丝来问这个问题，那我再推荐一次这本书！作者非常强，书名敢称解决几乎任何机器学习深度学习问题！
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有粉丝说看了吴恩达和小土堆，但自己一上手代码还是完全懵逼，不知道机器学习深度学习的代码实战流程应该是什么样的。
那这本书我一定要再推荐一次给不知道的粉丝同学们了，这本书的名字很嚣张，叫做解决几乎任何机器学习深度学习问题。（知道大家不喜欢看英文，我有完整的中文翻译版）
如果大家需要这本书的中英双版PDF➕数据集代码可以直接扫码添加我的助理让她无偿发送给大家，我准备了3个微信来避免单个微信添加频繁，大家随意添加一个即可。
但这本书的作者也有这个嚣张的资本在，非常牛逼！他在kaggle上拿到了1479块奖牌，还是世界上第一位四重大师，是不是非常离谱。他还拥有大名鼎鼎的HuggingFace核心成员的称号。在推特油管也有挺多粉丝的。
从准备环境开始，再进入到无监督和有监督学习、交叉验证、评估指标、组织机器学习项目、处理分类变量、特征工程、特征选择、超参数优化、图像分类和分割、文本分类和回归方法、组合和堆叠方法、可重复代码和模型方法！
这本书的讲述非常的短小精悍，没有任何废话，全程手把手带着你动手感受，每一段代码都有详尽的解释。
比如说图像分类与分割这里，会从项目的背景介绍，到数据的预处理、模型的选择、模型构建、调参优化、训练验证等等等等全流程带着你学。
甚至还会教你怎么通过组合和堆叠缝合出更好的神经网络模型，这不就是大家做实验跑模型最需要的地方吗。
真的是一本不可多得的机器学习深度学习代码好书！非常推荐！
