適合做為資料科學的第一本書！

儘管書名看起來似乎像是專講銷售分析相關資料科學，實際上並非如此。
內文有從資料科學的基礎(各式名詞、原始資料處理步驟)開始介紹
並講了二元分類、回歸，到怎麼樣去處理資料讓他有更好的準確性。

生成的圖非常容易理解資料擬合網路的程度，
且書本編排細膩好懂、跟著作者專家的思路學過一輪，
對於資料科學的工作模式會有一定程度的了解。

買之前還有點懷疑PTT上寫對這本的評價，因為買過其他本歐萊里無一例外的難懂、邏輯很跳、章節混亂、說明寫不明白。

買完之後，真的是讓我對歐萊里有大大的改觀，這本真的是很基礎，又很詳細的講javascript的內容，儘管我才剛看到物件而已。但是內文品質有給人很大的信心，後面章節也肯定講的很詳細。

很讚的股票入門書，從各種全球資訊來推估股市發展。教人看公司的財報資訊來評估公司好壞。

雖然是日文書轉中文，但是也有很完美的翻譯轉換，改寫成了解台灣股市相關知識。

書本薄，但是內涵可一點都不薄。

這本雖然不適合作為什麼都不懂的人跨入寫網頁的第一本書，但是非常適合作為第二本書。

這本書適合當作工具書，因為內文詳細的圖文說明跟例子，非常適合新手在找函數的時候翻來看。

這本就是從HTML開始講 重點式的講說一些構出漂亮網頁的語法有哪些。
然後有講到CSS再加上去的變化，一樣講實用的語法這樣。
並在後頭放幾個他寫很漂亮的demo，並一一帶領讀者把這些demo寫出來。

這本書最難得的地方就是非常適合新手閱讀的編排，以往教學書都是寫整堆的語法並列出功能輸出結果而已，在這本的後面完美的使用前面基礎語法並很好組合出很漂亮美觀的網頁。
原本我在閱讀其他HTML書籍會有一種，我寫出來的網頁跟網路上現有網頁差超多，書本超落伍的那種想法，在這本中完全不會有。

原文是日文可是在這本上中文化的非常完美，demo都有專程轉成中文字且美觀。如果不是少許介紹有截圖到日文街道圖案，我還真的沒看出是日文書籍翻譯而來。

優點：
範例很漂亮、教的東西都很實用、從最基礎的網頁夠出漂亮的網頁的流程比較容易了解那些功能是重要好用的。
內容還有講到整個網頁的設計流程，哪樣的網頁設計比較吸引人。

缺點：
語法功能沒有介紹的那麼齊，甚至是後面demo才突然講到的方法，需要其他工具書來補齊。

作為keras入門書來講非常不夠，並沒有完整的keras範例讓人train出各種結果。

但是作為神經網路"入門"書卻又很不錯。
如果你是一個還不知道神經網路是在幹什麼，為什麼進度條跑一跑完結果就不錯的人。
建議入手這本，這本對於一個感知器可以做到什麼事之類的"最入門"知識有完善的描述。

非tensorflow入門書！

書本的方法是直接做各式專案，並且把其用到的程式碼切分成各小章節介紹。
介紹方式是這個區塊做了什麼甚麼，那個區塊做了什麼什麼。
完全不會細講某個引數代表的意思，需要自行尋找相關資料來補足。


書名講的詳細，意思是他有對 tensorflow 1.0中各種不同的實現函數介紹與使用。

如果，有需要維護tensorflow1.0的code，我覺得說不定可以翻翻這本看看吧。

很讚的入門書

比其他書，他是用目的取向，只介紹章節中會用到的函數。
這樣的特色，就是少學很多其他東西，記起來的都是最關鍵的函數。

章節規劃的也挺好，從最前面的章節如何組合出單神經網路，後來介紹pytorch使用什麼函數去取代、自動化這些原本我們要頻繁且冗長打出的程式碼，循序漸進教導如何構成出更複雜的網路。

python的原生函數list程式跑很慢，使用numpy改寫速度加快不少。

這本是一本超棒的numpy工具書，詳細介紹各式函數內部運作，還有例圖輔助。需要函數翻一下很快就找到並使用了。

書本最後面手刻神經網路的章節內容，是我覺得其他深度學習書籍少講到，卻也非常重要的梯度下降處理過程、神經網路算式轉換為矩陣形式等重要入門內容。

小編的註解也非常容易了解，讓我更快速的了解書中內容。
很用心的研究室！

很多函數介紹，而且每一個函數都有可以跑的範例程式碼，所以我寫python的時候經常拿拿翻呢！
是一本很棒的工具書(找函數來用那種)


但是 大多函數都點到就停，而且有一些比較深奧的概念沒講到。