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我心目中的ML领域三大经典教材之一

脖子 对 Machine Learning 的书评 发表时间：2013-11-22 06:11:31

另外的两本分别是PRML和ESLII。
这本书的成书时间最晚，刚出的时候特意花了90刀从亚马逊买的。
先说说优点：新，全！
刚说了，相对于另外两本书，由于成书时间较晚，所以涵盖了更多最近几年的hot topic，比如Dirichlet Process，在其他另外两本书中都没有提到过。
更重要的，是全，基本上ML领域的专有名词，你都可以在书后的index找到。说道这里，不得不佩服本书的作者Kevin Murphy，剑桥的本科，UCB的博士，MIT的博后，得到过多位大牛的真传，当初申请PhD的时候就想申他的学生，可惜他那个时候已经打算跳到Google，不再招新学生了。
还有一个非常重要的，另外两本书不具备的，就是这本书配备了详尽的matlab code，你几乎可以尝试书中的每一个例子。
单从以上这几点，我绝对会把他排在所有ML教材的首位！

不过可惜的是，当我拿到手开始读这本书的时候，却有不禁有点失望。显然Kevin的驾驭力还不及另外两本书的作者，所以造成的一个结果就是这本书有点像是一个大杂烩，一本handbook。可是看出，作者是真心想把所有的东西都展现出来，而how to organize就成了一个很大的问题，在这一点上，我觉得作者做的还不是很出色。所以整本书的系统性不及另外两本，读起来也没有那种酣畅淋漓的感觉。有的时候，当你读完一章之后，反而更加的迷惑，因为很多东西作者都没有系统阐述，仅仅是点到为止。
本书的另外一个缺点就是排版和笔误非常的多，可见后期的校对工作做的也不够好。

但不管怎样，这本书都应该算的上是经典，如果打分的话，PRML 9.5，ESLII 9.4，本书9.2，其他ML的书籍应该都在9以下。

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对“我心目中的ML领域三大经典教材之一”的回应

脖子
脖子 2017-03-05 00:33:48

这本书是专门讲贝叶斯网的，所以没法对比吧。

我不做这块，不是特别了解

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long long long
long long long 2017-03-04 18:25:58

https://book.douban.com/subject/5397287/ 和这本书相比呢

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脖子
脖子 2017-02-13 23:19:36

我写这个书评的时候应该还没有？至少那时候我不知道~
而且貌似代码也不是作者写的吧
好像是个中国学生？

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青蔥的凱歌
青蔥的凱歌 2017-02-13 17:32:51

话说PRML也有Matlab代码吧，我都下载了

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脖子
脖子 2017-01-13 05:54:56

详细推到肯定得看相关的paper以及tutorial，这本书就是涵盖面很广，力求面面俱到，但是各种方法基本上都是点到为止。如果基础一般，想做bayesian的话可以看看bishop的PRML，里面都是经典方法。还有一本all of statistics，讲的就是machine learning里面的统计知识，也很不错。最近周志华写了一本中文的机器学习，也挺基础的。

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红马猴7号
红马猴7号 2017-01-12 22:35:28

想买这本书，不知道基础合适不？统计学原理差不多学过一年，机器学习各种模型原理基本了解，但其中数学推导不太懂。。不知道这本书里公式推导详细吗？

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脖子
脖子 2016-03-04 02:13:14

没看过，不好说。
主要是太贵买不起。。。

我看过这个作者之前写的一本书，感觉一般般吧。。。但是光看书的目录的话，感觉内容还挺吸引人的~

另外一点，本书作者貌似不是ML这个圈的，更多的好像是做信号处理方面的东西，IEEE的期刊灌的很多，但是基本上没在ML主流的期刊会议上（ICML, NIPS, JMLR）上发过文章。

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◇
◇ 2016-03-03 20:57:48

不知你对这一本怎么看：https://book.douban.com/subject/26400537/

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爱喝酸奶的猫猫
爱喝酸奶的猫猫 2014-02-23 19:42:11

PRML+ Andrew Ng的组合入门，All of Statistic也很棒！

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脖子
脖子 2014-02-22 23:20:24

如果一点基础没有的话PRML入门也难了一些~
可以先从斯坦福的ML课程开始，他的lecture notes很不错

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爱喝酸奶的猫猫
爱喝酸奶的猫猫 2014-02-22 11:09:13

确实是一本Handbook,入门还是PRML吧

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宗宝宝
宗宝宝 2013-12-20 14:17:24

谢谢，非常感动……以后学习上有什么不明白的地方，还希望能够多多请教。

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脖子
脖子 2013-12-15 10:20:59

这个。。。都有一个过程，时间长了就好了~
个人感觉这本书感觉不大适合初学，你可以看看Bishop的那本PRML，比这本的可读性更强；另外还有一本叫做All of Statistics的书，也不错，适合入门~

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Machine Learning

书名： Machine Learning
作者： Kevin P·Murphy
出版社： The MIT Press
副标题： A Probabilistic Perspective
出版年： 2012-8-24
页数： 1104
定价： USD 90.00
装帧： Hardcover
ISBN： 9780262018029