如何解决 机器学习入门必读书籍？有哪些实用的方法？

当然！如果你想入门机器学习，以下几本书很经典，也很受欢迎： 1. **《机器学习》——周志华** 这本书用中文写成，内容全面，非常适合初学者。理论和实践结合很好，讲解也比较通俗。 2. **《机器学习》——Tom Mitchell** 英文原版，经典教材，适合有一定英语基础的人。讲解扎实，概念清晰，很多大学都用这本书当教材。 3. **《Pattern Recognition and Machine Learning》——Christopher Bishop** 偏数学和理论，适合想深入理解机器学习背后原理的人。如果你喜欢概率模型，这本书很推荐。 4. **《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》——Aurélien Géron** 这本是实战导向，适合边学边做项目的人。用Python来讲解，帮你快速入门各种算法和深度学习。 5. **《Deep Learning》——Ian Goodfellow等** 专注深度学习，理论和实践结合。如果对神经网络特别感兴趣，这本书是必读。 总结：刚开始建议先从周志华或者Tom Mitchell的书读起，理解基本概念后，可以结合Aurélien Géron的实战书，加深理解。这样入门机器学习会更顺利！

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