机器学习实战（原书第2版）

这本书最打动人的地方，是它把“学机器学习”这件事从抽象的理论拉回到了“亲手把系统跑起来”的实操层面。读者反复提到的，不是它讲了多少公式，而是“代码几乎没有错误”“习题有答案”“随工具版本更新”——对想自学、想动手的人来说，这种可复现性极其稀缺。它前半部分用Scikit-Learn讲传统机器学习，后半部分用TensorFlow和Keras搭神经网络，覆盖面广、手把手，几乎把一条端到端的工程路径都铺好了。但它的争议也同样鲜明：中文翻译生硬、部分句子难懂，以至于不少读者强烈建议“直接看英文版”“配合作者的Jupyter notebook”。换句话说，它适合愿意自己动手、能啃原文的人，而不是只想轻松看概念的人。

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。