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顺便提一下，如果是关于 机器学习入门书籍中哪本讲解最详细易懂？ 的话，我的经验是：如果你刚开始学机器学习，比较推荐《机器学习实战》（Peter Harrington 著）和周志华的《机器学习》。前者注重实操，用Python代码一步步带你理解算法，讲得挺详细，案例丰富，适合边做边学。周志华老师的书比较系统，理论讲解清晰，基础打得扎实，适合想深入理解机器学习原理的朋友。还有一本不错的是《统计学习方法》（李航），内容稍微偏理论，但非常经典，适合有一定数学基础的入门者。如果你想要既简单又易懂，建议先《机器学习实战》入门，搭配网上视频和实践项目，理解会更快。简单来说，入门看《机器学习实战》，想打好理论基础看周志华的《机器学习》，需要巩固统计和概率可以看《统计学习方法》。这样搭配学，效果比较好。