书籍名：Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem-解决几乎任何机器学习问题

前段时间火遍B站的《处理（几乎）所有机器学习问题》，是一本号称可以解决在学习和工作中遇到的几乎所有代码问题的顶级代码书！专治ML和DL炼丹过程中遇到的挑战，而非单纯地算法理论，适合想应用机器学习的读者。示例代码是用python写的，更方便阅读，是很好的自学资料。

书籍简介

作者是 Abhishek Thakur，AI公司的Chief Data Scientist，在kaggle上奋斗了13年，拿了1000+奖牌，是世界上第一位kaggle四重大师，看看大佬的战绩，

作者在这本书中结合自己竞赛+工作经验，主要是对书中的重、难点部分的内容进行了翻译校对，包括以下七个章节，其他过于简单的部分则没有进行过多翻译：

• 交叉检验

• 评估指标

• 组织机器学习项目

• 处理分类变量

• 特征工程

• 特征选择

• 超参数优化

《一书解决几乎所有机器学习问题》可以在下方扫描回复“书籍”无偿获取。

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