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Eines der besten Bücher über Maschinenlernen, "The master algorithm" von Pedro Domingos (Basic books, 2015), ist nie auf Deutsch erschienen. Es bringt Einsteiger*innen das Konzept auf leichterem Niveau näher als das vorliegende Taschenbuch, das wiederum andere Stärken hat, weil es kompakt und präzise die Theorie vermittelt und anhand von Beispielen in Python 3 praktisch nachvollziehbar macht. Die somit angesprochene und von den Autoren geduzte Zielgruppe ist technik- bzw. informatik-affin und hat im besten Fall Vorkenntnisse in Programmierung und Datenanalyse. Das reicht von Studierenden der Informatik bis hin zu Wissenschaftsjournalist*innen. Gegenüber der 1. Auflage wurden zwei neue Kapitel über Unsupervised Learning und Deep Reinforcement Learning hinzugefügt, insgesamt 25 Seiten mehr bei gleichem Preis, was lobend erwähnt werden sollte. Die Tools für die Praxisübungen können im Internet abgerufen werden. Dort, wo Annalyn Ng: "Data Science - was ist das eigentlich?!" gut läuft, wird auch der vorliegende Titel sicherlich gut angenommen. Die 1. Auflage kann weiterlaufen. (2-3).