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顺便提一下，如果是关于 机器学习入门推荐哪些书籍适合初学者？ 的话，我的经验是：如果你刚开始学机器学习，推荐几本入门书挺合适的： 1. **《机器学习》周志华** —— 国内经典教材，讲得系统又不枯燥，理论和方法都有，适合打基础。 2. **《动手学机器学习》（作者 Aurélien Géron）** —— 侧重实践，用Python和Scikit-Learn、TensorFlow教你一步步动手做项目，特别适合边学边练。 3. **《机器学习实战》Peter Harrington** —— 案例丰富，讲解简单，适合初学者快速理解基本算法。 4. **《统计学习方法》李航** —— 主要讲统计学习理论，比较数学一点，但内容扎实，适合想理解原理的朋友。 5. **《Python机器学习》Sebastian Raschka** —— 用Python讲机器学习，代码详实，适合喜欢编程的入门者。 总的来说，先从比较通俗、实践性强的书开始，边看边写代码，理解机器学习的基本概念和常用算法，再慢慢深入理论。学机器学习关键是多动手，别光看书，实操才能更快上手。祝你学得开心！