很多朋友反映学Python、学机器学习比较难、效果不好，我的观点是：单纯学习Python语言而不是以应用为导向、以解决问题为目的，不将它用于科学研究或应用实践，那么在学习时就会感觉枯燥，容易学不进去或学了就忘、效果不好；单纯学习机器学习算法，而机器学习的原理相对艰深，导致很多基础薄弱的初学者因各种数学模型的复杂推导而却步。所以，需要将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，并且需要拿到Python、机器学习的源代码边学习边操作，从解决问题、上手操作中获得成就感，才会越学越深入，学习效果才会好。
推荐一本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）。这本书的特色是在机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂，较少涉及数学推导，对数学基础要求相对不高，在python代码方面讲的很细致，看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。这本书内容非常详实，包含了Python学习和机器学习算法原理，相当于一次买两本书，同时详解Python学习和机器学习算法的问题。在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释（这一点基本上是大多数书目做不到的）。随书赠送的学习资料也很多，包括全部的源代码、PPT、思维导图，还有12小时的讲解视频，每一章后面还有练习题及参考答案，还有学习群，相对于只看网络上的视频，一方面更加系统、高效，另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。
《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社）
本书特色
通过“入门—进阶—应用”循序渐进的方式讲解Python。前两章分别讲解Python入门知识和Python进阶知识，使大家能够基本掌握Python的基础知识与进阶应用，后续章节在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释，使读者能够真正理解各种代码的含义，从而可以灵活运用于自身的科研或应用研究。
通过“复杂算法模型简单化、抽样理论概念具象化”深入浅出的方式讲解机器学习。本书尽可能用图像化、案例化的方式剖析各种算法的基本原理、适用条件，使读者真的能够看得明白、学得进去，避免在复杂的数学公式推导面前耗尽了所有的学习热情，苦技能虽好却不能为己所用。同时也做到了不失专业深度，使读者真正能够掌握各种算法的精髓，能根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。
实现了Python与机器学习应用的深度融合。本书以学以致用为桥梁实现了Python与机器学习之间的高效联动协同，使读者通过本书的学习能够同时掌握Python语言、机器学习这两大专业利器，达到“一箭双雕”的学习效果，有效提升自己的科研与应用水平。
《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社）
创作不易，恳请各位朋友多多点赞支持，真诚感谢！
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