数式とコードが程よい具合で書かれているこの本は２冊目として読む本としてはぴったりです。この本では matplotlib, numpy, pandas といったpythonのライブラリを多用するのでpython初心者にとっては始めびっくりするかもしれません。付録としてmatplotlibの使い方が後ろのページに書かれているのですが、ネットを調べながらやるといいと思います。
また、coursera の machine learning と合わせて読むといいと思います。courseraで扱っている内容のほとんどがこの本に収録されています。だからcourseraとこの本を読み比べてみるとより理解が進みます。courseraでは具体例が詳しいので、courseraで言っていたことをこの本に書き込むなどして機械学習のノートがわりに使うといいです。
====== 1版と2版の違い
2版では13章以降が全て新しく追加されています。(120ページくらいの追加分量!!)
今回は新たに tensorflow と Keras の実装のコードが追加されていて、CNN、RNNの実装例が示されています。
13章ではニューラルネットワーク をTensorflow で実装し、14章ではTensorflow について詳しく解説されています。15章では畳み込みニューラルネットワーク CNNを解説され、16章ではRNNが実装されていました。最後の2章はちょっと早く走りすぎな気持ちもしますが、これを足がかりに別の書籍に当たるのであればいいきっかけになるはずです。
あとデータセットも Github でダウンロードできるようになったのも小さな進歩（笑）
1版の方が安いから１版でいいかなあとケチな考えはやめて、絶対にこの2版の方をおすすめします！
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![[Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 株式会社クイープ, 福島真太朗]の［第2版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ](https://m.media-amazon.com/images/I/51tinGCtkrL._SX260_.jpg)
