圖書標籤: 機器學習  統計學習  統計學  數據挖掘  數學  計算機  統計  MachineLearning   

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結構清晰。這一點足以打5分。

結構清晰。這一點足以打5分。

標準的國內教材，基本該涉及到的知識點都設計到瞭，就是不適閤用來學習。隻適閤用作在學習完國外的教材或者課程之後當作手冊來查詢。

這本書對於算法的描述還算簡潔。但是這本書僅僅是把一個算法本身描述清楚瞭，算法的來龍去脈，為什麼要這麼算都沒有交代。理論基礎明顯不足。要是做機器學習的和統計學習的都隻是知道怎麼算而不知道為什麼這麼算，和算命的沒有多大區彆。

部分講解連貫性不強，不易理解。

薄薄的一本，纯理论，详细的公式推导，跟着推一遍提升很大！ 由于是纯理论，所以配着《机器学习实战》非常好用！这样既明白了原理，也能用python写出具体的代码，加深了学习印象。虽然在真正的工程中，很可能使用的是scikit-learn库，但是自己敲一遍代码还是很好的。

所谓新手不友好 是指如果你只是为了用统计学习的方法去完成一个事例 比如kaggle上的数据 该书很不友好 建议你直接去看sklearn的中文文档，在初步成为一个sklearn的api选手之后 回头看这本书 我只能说真的挺好的 看这本书让人心沉下来 更能理解算法提高见识 总之我觉得本书适合...  

坦诚的讲，如果不是冲着作者的学术地位我不会去买这本书的。当然买回来=了也不后悔，书总体来说还是很好的，特别是针对目前国内几乎没有一本原创机器学习方法教材。但是，在我看来，由于作者平时写文献做报告也大多是英语，另外由于其长期在外企研究单位工作，所以我想作者也还...  

初学者不适合看，但是从事相关行业的人必定要看，本书精简不啰嗦，面面俱到，从原理上给你整得明明白白的，辅以适当的例子，没有多余的图表，因为人工智能不是什么画图跑demo的专业，你需要有扎实的数学基础。 建议路线，ng课程入门，知道有哪些算法，大致怎么做，然后去kaggle...