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顺便提一下，如果是关于 有哪些适合初学者的机器学习入门书籍？ 的话，我的经验是：适合初学者的机器学习入门书籍有几点比较扎实又好懂： 1. 《机器学习实战》（Peter Harrington）：这本书以实战为主，代码示例多，挺适合边学边做。 2. 《机器学习》（周志华）：国内比较权威的教材，内容全面，虽然理论上有点深，但基础部分讲得挺细。 3. 《Python机器学习》（Sebastian Raschka）：用Python讲机器学习，实用又清晰，适合有点编程基础的人。 4. 《统计学习方法》（李航）：偏统计视角的机器学习入门书，理论扎实，适合想更深入理解算法原理的初学者。 5. 《动手学深度学习》（李沐等）：侧重深度学习，但入门友好，代码开放，能让你快速上手最新技术。 总的来说，刚开始建议选带实战和代码的书，跟着做一遍理解更牢。学机器学习最重要的是动手练习，光看理论可能会觉得抽象难懂。祝你学习顺利！