做深度学习，不管是做研究还是做应用，代码永远是无法避免的。
但深度学习代码最难的地方就是，各种 Python 文件相互调用，看着就头疼。
对于新手来说，非常需要有人可以手把手带你一起敲一遍代码，先给大家看看这份 README 文件
这详细程度对新手有多友好就不用多说了吧，这其实是这本书中的代码示例。
使用 PyTorch 和 Scikit-Learn 进行机器学习
对于刚入门的人来说，这是一本需要动手和动脑来做（而不仅仅是阅读）的教科书。
因为这本书的目的就是让大家参与到 pytorch 实战中来，而不是只会复制代码。
书籍的PDF、代码和Github网站都打包好了，为了避免添加人数过多出现频繁，大家可以随便添加一个小助手，让她发给你。
和其他教程不同，这本书的特别之处在于作者会 直观地解释每种算法的工作原理、使用方法以及需要避免的错误，让我们可以理解构建模型和应用程序需要的所有知识原理。
通过这本书你可以学会以下几点
探索机器从数据中“学习”的框架、模型和技术
使用 scikit-learn 进行机器学习，使用 PyTorch 进行深度学习
在图像、文本等方面训练机器学习分类器
构建和训练神经网络、变压器和增强算法
发现评估和调整模型的最佳实践
使用回归分析预测连续目标结果
使用情绪分析深入挖掘文本和社交媒体数据
如果喜欢本篇的内容记得点点再看，并把他转发到你的朋友圈。请永远不要停止学习，这是你武装自己对抗这个世界最有力的武器！
