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顺便提一下，如果是关于 有哪些机器学习书籍适合零基础自学？ 的话，我的经验是：如果你是零基础想自学机器学习，以下几本书挺适合入门的： 1. **《机器学习实战》**（Peter Harrington）：讲得很通俗，通过Python代码让你一步步实践，适合边学边做。 2. **《统计学习方法》**（李航）：这本书偏理论，但讲得清楚，适合打好机器学习的数学和算法基础。 3. **《Python机器学习》**（Sebastian Raschka）：结合Python和实操，覆盖主要算法，同时有案例，学习起来比较轻松。 4. **《机器学习》**（周志华）：中文经典教材，内容全面，适合有一定数学基础的入门者。 5. **《动手学深度学习》**（李沐等）：侧重深度学习，手把手教你用MXNet或者PyTorch写代码，实践感强。 总结来说，零基础最好先挑偏实践的书，如《机器学习实战》和《Python机器学习》开始，边读边写代码，这样更容易理解和上手。等基础打牢了，再慢慢看《统计学习方法》和周志华的《机器学习》加深理论。这样学起来更系统，效果更好。