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顺便提一下，如果是关于 机器学习入门必读书籍有哪些经典之作？ 的话，我的经验是：当然可以！机器学习入门的话，有几本书非常经典，值得一读： 1. **《机器学习》 - 周志华** 这本书算是中文领域的经典，内容全面，讲解深入浅出，适合有一定数学基础的初学者。 2. **《Pattern Recognition and Machine Learning》 - Christopher Bishop** 英文原版，比较偏理论，但讲得很系统，适合想打好数学和统计基础的朋友。 3. **《机器学习实战》 - Peter Harrington** 偏实用，带你用Python实现各种算法，边学边练很适合初学者。 4. **《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》 - Aurélien Géron** 非常受欢迎的实战书籍，结合流行库，帮你快速上手深度学习和传统机器学习。 5. **《统计学习方法》 - 李航** 这本中文书专注统计学习，讲算法原理很到位。 总的来说，入门建议先看周志华或李航的中文书，打好理论基础，再结合实战书练手。一步步来，机器学习不会太难！