Bei einem Buch über Programmiersprachen stellt sich zwangsläufig immer die Frage: für welches Publikum ist so ein Werk geeignet? In diesem Fall sind das User, die bereits gewisse Grundkenntnisse in Python mitbringen. Auch sollte man nicht ganz unbedarft im Thema Datenauswertung und -visualisierung sein.<br><br>Tiefgreifende mathematische Erläuterungen zu den einzelnen Methoden würde man in dem Buch vergeblich suchen und das finde ich gut so. Die Autoren beschränken sich auf das Elementare, nämlich welche Vor- und Nachteile die jeweiligen Machine Learning Algorithmen mit sich bringen, für welche Datentypen sie am besten geeignet sind, welche Voraussetzungen der User schaffen kann oder muss um sein eigenes Projekt in diesem Kontext zu bestreiten.<br><br>Wer immer wieder mal ein paar Dinge über Machine Learning aufgeschnappt hat, oder sogar schon einmal unbedarft etwas in die Richtung programmiert hat, wird eine wahre Serie von "Aha!"-Erlebnissen haben. Anschauliche Beispiele aus der Praxis erhöhen die Nachvollziehbarkeit der Methoden und können einen mitunter an dieses Buch fesseln, wie ein guter Roman.<br><br>Von mir eine klare Kaufempfehlung für Studenten, Doktoranden, Hobbyprogrammierer und Nicht-Mathematiker, die nach einem Startschuss / Kickoff für ihr persönliches Projekt suchen und bislang von der Fülle an Möglichkeiten in scikit-learn überfordert waren.