《跟我一起学机器学习》第二版
学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节，算法越复杂对应的枝叶也就越繁茂。一般来讲通常有两种方式遍历这棵大树：深度优先遍历和广度优先遍历。对于有的人来讲可能适合第一种，即从底部的根开始，每到一个枝干就深入遍历下去，然后回到主干继续遍历第二个枝干，直到结束；而对于有的人来讲可能更适合第二种，即从底部的根开始，先沿着主干爬到树顶以便对树的整体结构有一定的概念，然后从根部开始像第一种方式那样遍历整棵大树。相比于第一种方式，第二种方式在整个过程中更不易“迷路”，因为一开始便对这棵树的整体结构有了一定的了解。所以，我们一贯主张：先抓主干，后抓枝节。"
内容简介#
对于初学者来说，“如何才能入门机器学习”、“入门机器学习从理论开始还是从实践开始？”这都是一些老生常谈的话题。
如何学好机器学习我认为最最最重要的并不是急迫的去选择各种学习资料或是视频，而是先从方法论上知道如何有效的入门机器学习。好的方法事半功倍，差的方法事倍功半。当然，本质上来说方法没有好坏之分，只有适合不适合的区别，适合自己的方法才能称之为好方法。因此这也就回答了诸如“李航的统计学习方法，吴恩达的视频，关于机器学习的东西都看不懂是怎么回事？”这类的问题。
任何一本书都不可能做到让所有人都觉得“好”，这个“好”不是评价它的质量好坏与否，而是在于它适不适合自己。适合自己的才算是“好”，不适合的都是“垃圾”。同时，任何一本书基本也不可能做到每个知识点都讲得很好，对于你来说可能某本书就其中一个算法你认为讲的很好，而且特别适合自己，但是剩下来的自己都看不懂。可能学习10个算法别人一本书就够了，而自己却需要10本书，但哪怕就是这样的状况我认为也是值得的。
这本书最大的特点，是提出了一套适合初学者落地执行的 3阶段5步骤 学习方法。你不用一上来就硬啃最难的数学推导，也不用陷入“会调库但不懂原理”的尴尬，而是可以按照更符合学习规律的顺序，一步一步建立理解、应用和深入分析的能力。一句话，先学会怎么用，再探究为什么。
看完这本书，你收获的不只是线性回归、逻辑回归、决策树、集成学习等经典算法的知识，更重要的是，你会形成一套以后继续学习新算法时也能反复复用的方法框架。对于初学者来说，这种“知道接下来该怎么学”的确定感，往往比单独记住某几个公式更重要。
关于本书的内容目录，可点击右侧目录树或者「目录思维导图」进行查看，更多说明可点击查看本书「前言」内容。
适合谁#
- 刚接触机器学习，想找一本真正能带你入门的书。
- 学过一些零散算法知识，但总觉得没有形成完整框架的读者。
- 害怕公式推导、担心一开始就被劝退，希望先建立信心再逐步深入的人。
- 想把传统机器学习打扎实，为后续理解数据分析、推荐系统和大模型基础做准备的人。
为什么值得买#
- 它解决的不是“你没资料”，而是“你不知道该按什么顺序学”。
- 它强调 3阶段5步骤，能帮你把“看书”变成“真正学会算法”的过程。
- 它既重视思想理解，也重视后续实践与深入，适合长期反复翻看。
- 它适合初学者建立第一套完整机器学习认知，而不是只学会几个零散知识点。
购买方式#
提醒：当前可售卖的为第1版仅10个章节，第2版正在出版中建议先读电子版。
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