現在關於python機器學習的書籍很多，選擇貌似變得越來越困難。
當你準備買書自學時，挑一本適合自己的書是非常有必要的。那麼如何挑選一本好書呢？（個人意見，僅供參考）
關注序言或簡介和自己的需求：
序言與簡介主要描述了目標讀者，看看適不適合那個階段的自己。
（大多數機器學習書籍需要對資料科學和python有基本的了解。）
python技巧：
有些書使用簡單的**片段來證明乙個概念，
而另一些書則使用了高階python功能，例如列表理解，切片，帶語句，引數解包等等。
python庫：
python機器學習書籍通常使用scikitlearn（有時還包括scipy）來實現演算法。
深度學習書籍涵蓋tensorflow，keras和pytorch。
但是這些書還利用了numpy，pandas和matplotlib等科學圖書館來載入和處理資料。
python工具：
大多數python機器學習開發人員更喜歡jupyter notebook，
這是乙個基於web的介面，可以進行編碼和測試演算法，並將結果儲存為html格式。
如果一本書是關於如何使用jupyter的話，書中要提到能否完成安裝和設定。
數學技能：機器學習在本質上涉及大量線性代數，微積分和統計量。
通過概念性描述和繪圖來描述機器學習演算法的機制，這類書應該明確告訴你學習本書需要多少數學知識。
購買書之前先檢視目錄的內容：
基礎知識：
每本有關機器學習的書都是從基礎知識開始的。
高階書籍會將基礎知識在乙個章節中進行總結。
初學者通常需要花幾章來討論機器學習的基礎知識，數學，資料預處理和資料型別以及機器學習管道的書籍。
演算法：
初學者通常根據演算法的類別（回歸，分類，聚類）和高階概念（監督學習與無監督學習，整體學習，超引數調整，降維）來討論演算法。
高階書籍通常會針對特定型別的演算法（支援向量機，決策樹，主成分分析，不同的聚類方法等）提供更詳盡的章節。
python庫：
高階和中級書籍不討論numpy和matplotlib等python庫。
初學者的書籍中的各節介紹了如何使用numpy和matplotlib等python庫來載入，處理和視覺化資料。
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