Learning From Data•短评

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0 Konstantin 2016-02-29

入门极好
0 睡着的美梦 2016-04-07

不装逼评价了
0 李豆瓣9527 2015-10-08

机器学习基本概念介绍，内容都是机器学习的基本概念，但是不是简单的提一个概念然后给个定义，而是偏重理论，特别是VC维那一块，针对二分类问题从头开始一步步推演VC维的由来。但是也只有前面那几张给出了数学证明，后面的regularization和validation等也都是基于启发式的方式介绍的。感觉适合给刚入门的看或者熟悉概念但是想深入了解原理的人看。
0 Forever丨Sun 2016-06-29

这本书用的电子版，配合台湾大学的ML公开课，受益匪浅。林老师讲课讲得太棒了！
0 phayase 2015-03-17

这算是我看过的第一本讲清楚了自由度的书
0 临安清明 2014-12-25

主要是为了台湾大学的机器学习基石课程，这本书有后继部分，为e-book形式。主要介绍机器学习的数学基础，实体书的内容没有涉及很多机器学习模型，主要还是“学习”的可行性。印象深刻的是书中指出的机器学习两大目标：E(in)约等于E(out)，以及使E(in)尽可能小。这两步才是真正的机器学习。
0 ern 2015-01-18

为了学台大的《机器学习基石》买的，原理讲解清楚，就是对数学有一定要求，课后习题得回头整体复习时候再看了（数学基础差啊 :( ）。另外感觉很多细节或者扩展问题，作者实际上通过习题来表达了。
0 熊小呆 2015-05-22

加上e-chapter 共 9章配上林轩田的2个公开课，思路清晰
0 查无此人 2014-06-18

信息量太大...越看越跪
1 麦提克斯 2016-09-29

再看《机器学习基石》，收获良多。
0 I shit you not 2016-08-11

有点啰嗦不太习惯
0 流年闲草 2015-06-14

虽然具体算法很少，但是其基石属性真是无与伦比，名副其实的The Foundations of Machine Learning
0 skyworlds 2015-03-17

本书是一门机器学习的MOOC的台湾老师参与编写的教材，作为该领域的入门读物是相当优秀。不像其它机器学习的砖头式书籍那样动不动就上千页，此书才200页，当然这也意味着其内容的深度有限。的确，书中以理论介绍为主，所涉及的面并不够穷尽，很多点也就蜻蜓点水一下。可是基础的东西在书中着实解释的不错，也就是说这是很好的入门书。现在机器学习领域发展太快，知识更新频率太高，可最基础的东西不会改变太多，所以这本书在很长时间内都是值得购买一读的。我就从美国亚马逊上买了本直接寄回国。最后吐槽一点，这种计算机技术的书在这个年代居然没有电子版，不明白作者不授权电子版的原因到底是什么？这领域的人本应该都比较欢迎出版物电子化的吧……
0 Apaul 2017-02-21

ML的理论基础
0 [已注销] 2014-03-17

主要是讲机器学习的理论的。包括为什么能学习，怎么学习，如何提高学习效率（印象中好像是这几大部分）
0 snowhorse712 2015-01-15

前三章读起来很舒服。。后面应该是换了写作者。。总体不错。。
0 朱凌凌00 2015-03-05

教授上课的材料汇编成书，浅显易懂，配合视频比较好
0 neo 2016-09-21

機器學習基石。
0 mangodream 2016-11-09

课本。
0 YY 2017-04-22

比PRML好很多