为什么我会力荐这本书？
也许书中分类器都非常的简单，数学理论都非常的粗浅（为了看明白书中SVM分类器的训练过程，不得不去复习了二次凸优化解法，自己推导被作者略去的中间过程），算法测试也只在轻量级的数据集上完成。
不过，大可不必像其他评论一样对贬低本书。聪明的读者会知道自己没有什么，自己需要学习什么。如果更加喜欢背后深奥的统计学理论和凸优化理论，可以去看《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》，如果对自己的数学水平足够自信的话。
这本书能让你明白：
那些被吹捧得出神入化的分类算法，竟然实现起来如此简单；
那些看是高深的数学理论，其实一句话就能道明其本质；
一切复杂的事物，出发点都是非常简单的想法。
我说不出这本书适合什么样的读者，但是却明白它不适合谁：
学过一点机器学习或者模式识别或者数据挖掘，完全不具备统计推断和凸优化知识，又想找一条捷径，想从菜鸟摇身一变成大师的人；
对编程不感兴趣的人，或者没有动手实践习惯的人；
不喜欢独立思考，希望别人把答案摆在自己面前的人。
祝君学运昌盛
一个合格的读者，应该明白自己需要什么
对“一个合格的读者，应该明白自己需要什么”的回应
《机器学习实战》热门书评
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一个合格的读者，应该明白自己需要什么
63有用 3无用 Kord 2013-08-27
为什么我会力荐这本书？也许书中分类器都非常的简单，数学理论都非常的粗浅（为了看明白书中SVM分类器的训练过程，不得不去复习了二次凸优化解法，自己推导被作者略去的中间过程），算法测试也只在轻量级的数据集上完成。不过，大可不必像其他评论一样对贬低本书。聪明的读者会知道自己没有什么，自己需要学习什么。如果...
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光看这一本想做机器学习，还远的很
19有用 0无用 锅巴肉片 2014-10-14
本文将从三方面评价此书：一、仅从启发兴趣来说，这本书已经是巨大的成功了。机器学习到底是什么，要我总结，它就是数学（统计学），所以尽情happy地去学机器学习吧，因为数学是不会过时的。一谈到数学，令人想到的就是繁杂的公式，晦涩的理论，考验脑细胞的思想。有时怕一说到“数学”二字，就要吓跑一大批要学习机器...
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还好的一本实战书
10有用 0无用 a_31415926 2015-02-08
这本书的最大好处是让你能够用最基本的pyton语法，从底层上让你构建代码，实现我们常说的比如邮件过滤，数据分类的应用。很多时候你要写最基本的代码和结构去做这些工作，而不是像kaggle的tutorial或者其他的工程...
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看机器学习困了累了，就玩玩这本实验指导书吧
7有用 5无用 何磊 2013-03-28
1. 这本书的价值是提供了一系列有趣的「实验作业」和「对应的数据」，以及乱七八糟的 Python 代码，迫使读者在同样数据集上自己写一个更好的。2. 作者的 Python 代码写得真的真的很渣。3. 作者的 SVM 写错了，不是 Platt 的原始 SMO 算法，里面的 error cache 形同...
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只能说是本源码
6有用 2无用 WeBless 2013-08-07
这本书最大的优点在于有源码实现，很赞，但是理论部分太差了，看了逻辑回归和支持向量机两章，发现好多理论都没讲，就比如逻辑回归中的Cost函数都没说，如果不了解，源码读起来也是一头雾水，所以对于初学者还需要一本理论较强的书，推荐李航博士的统计机器学习方法，刚好配套～...
