机器学习•短评
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0 愚蠢的地球人 2016-04-17
机器学习入门书,中国人自己写的,严谨清晰。
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0 LuckyYou 2016-05-04
叙述清晰明了、简单易懂,不仅作为入门、作为梳理回归都很好;此外彩色印刷更有质感
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0 kk12333 2016-06-05
必读!……
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0 嗜书者 2016-06-15
讲得很生动,对我来说,许多地方看的不明白
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0 GeekMuseMa 2016-07-18
配合李航的统计学习服用更佳!
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1 小白 2016-09-06
假期抽空看了一遍,读完之后呆若木鸡。本书涵盖了几乎所有的机器学习算法,不过道行太浅,读下来脑子里只有NP难反复回旋
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0 for your eyes 2016-09-20
Machine Learning Enthusiast.
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1 哀痛君王 2016-10-23
不可能有9分
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0 Tsubasa 2016-10-30
对想入门机器学习的人来说,是一大福音。
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1 黑尘子 2016-11-26
看过一部分,并不觉得这本书比其他的基本机器学习教材好在哪里,当一本参考书是不错的,可是里面的信息量并不大,入门的话也并不合适,写得不是很详细,很多地方都没有说清楚前因后果,所以,可以当资料用吧。
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0 时间淡忘回忆 2016-12-19
很不错的书籍,写的比较容易理解,很值得我们一读
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0 wrwahut 2016-12-20
SVM讲的特好,大家可以读读看
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0 凤凰飞过 2016-12-21
排版可以
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0 吃屎不忘刨坑人 2016-12-28
讲得不是很清楚,也鲜有独到见解和启发意义
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0 乔伊凡 2016-12-29
语言易懂,案例切合,比李航的易懂,极其适合入门的童鞋
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0 jesse 2017-01-07
深入浅出,浅显易懂,文字流畅,好书。唯一缺点是对深度学习的介绍太少。
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0 AlfredWang 2017-04-25
机器学习的权威教材,干净整洁的知识结构,别出心裁的开本,可能说这就是一本优秀教科书应有的样子。
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0 Cooper 2017-02-02
这本书的纸张选的很怪异,装在包里很难装,放书柜也不好放。从出版至今短短一两年的时间,这本破书就改了十版,可想而知这本书里到底是有多少错误,作者对待这本书是什么个态度。我曾经很认真地看这本书,把它当作我的入门读物,一个一个公式的推导,结果发现这本书的公式定义很混乱,和前面的文字对不上,表意不明。该给读者仔细指明的公式简而又简,那种无需在意过程只需看结果的公式长的不行。内容上也是前后文有重叠,最开始告诉读者十次十折交叉验证最常用,到后文就推荐别的,也没有指明这两者孰优孰劣。不过也不是没有优点,这本书算是一个比较全的Review,想大概了解一下机器学习的技术可以大概浏览一下本书的文字部分,不能细究。西瓜的例子还是很生动的。
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0 文非文 2017-02-17
范围覆盖面很不错,如果是半路出家的人工智能从业者,很推荐阅读,但是深度有限,可以当作科普读物。
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0 李鑫 2017-02-22
说实话不如李航统计学习方法,更不如PRML,想比统计学习方法讲的透彻一点却还是很多东西想当然的直接拿出来,反而更加混乱了