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顺便提一下，如果是关于 初学者学习机器学习应该先读哪些书？ 的话，我的经验是：初学机器学习的话，建议先从通俗易懂、基础扎实的书开始。推荐几本入门书： 1. 《机器学习》周志华 — 这是中文里非常经典的教材，内容全面，理论和算法都有，很适合打基础。 2. 《Python机器学习》Sebastian Raschka — 这本书偏实操，讲了用Python做机器学习的实际方法，适合想边学边做项目的朋友。 3. 《统计学习方法》李航 — 这本偏理论，讲统计学角度的机器学习，内容不算太难，细节很扎实。 4. 《机器学习实战》Peter Harrington — 更侧重实践，适合刚开始动手做机器学习项目的人。 如果英文没问题，再搭配读《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》这本书，内容丰富，覆盖深度学习，有大量示例，非常实用。 总的来说，先理解基本概念和算法，再实操练习，这样学得快又扎实。别急着看太高级的，先把基础知识打牢吧。

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