历时一个月，利用每天早晨起床和晚上睡觉前的时间，前几天刚粗略过完一遍，趁着热乎劲写点评论。
周志华老师在这个领域确实很强，从书的结构组织和内容就能看出来，由浅入深，从经典算法到近期该领域的热门算法都讲到了，很有广度。但由于本书定位是教材，针对的是入门级别的人群，所以深度上有所欠缺。
整体上看本书前面8章写得比较详细，从推理各方面都比较细致，这些是机器学习比较基础的部分。后面的章节则感觉周老师想尽可能的多讲点内容，但又受限于书的篇幅（每章基本控制在20页左右），很多内容其实没讲清楚。可能也和自己的数学底子有关，后面章节的数学推导部分基本得跳着看，实在看不懂。不过好在每章后面都给出了参考文献，想继续深入了解的话可以自己找相关的文献继续学习。
总的来说，周老师这本书适合入门，想深入的话还要继续参考其他材料。之前看过李航老师写的《统计学习方法》，这边写的比较有深度，虽然介绍的内容没有周老师的这本广，但只要涉及到的算法，都由浅入深的讲，讲的比较细。另外台大林轩田教授讲授《机器学习基石》和《机器学习技法》的公开课也不错，比较偏理论，也是挺有深度。
看完之后我觉得还得补补数学的基础，感觉底子不扎实看这些内容有些确实比较费劲，打算看完再重新看下李航老师书和林轩田教授的视频。
适合入门的一本书
对“适合入门的一本书”的回应
《机器学习》热门书评
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教材书籍
70有用 8无用 SCUT-苏东 2016-02-06
周老师这本书用来当教材确实不错，不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比，确实不够详细，但周老师的书广度上要更加广泛。不过某些内容上，如线性判别函数，《模式分类》以及《现代模式识别》(第二版)都用了一章去讲的，但周老师的书又略显简略。个人建议，周老师的书可以用来当做一本教材，自学的话，可以根据周...
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这本书 应该没你们说的那么好
38有用 8无用 用户5616961672 2016-06-22
看到这本书豆瓣上评到9.1，各种赞誉，很是惊奇，感叹国内作者能写出这样的书来真不容易。当然有好书我也想看，昨晚下单，今天到货，很不好意思，要泼点冷水，这本书没有你们说的你们好。简单说：这本书作为自学教材，是绝对不合适的。这本书其实是本：<机器学习导论>。以下是读这本书的感觉，都是个人观点...
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机器学习理论大集合
19有用 5无用 instinct 2016-02-23
冲着周教授的学术名气买的这本书，拿到书以后，稍微感觉有点失望。 之前，曾经入手了 李航博士的《统计学习方法》，而且我是认认真真看了不止一遍的。&n...
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目前看到过的，算是最好的“中文”机器学习“教科书”了。
18有用 3无用 蜡笔小轩 2016-02-15
注意，这是一本“教科书”，所以其中有一些“不足”也就好理解了。书本身没有很厚，看起来不至于压力很大。毕竟是“教科书”，每一章只有短短的几十页，结合课程用来教学是不错，但自学只看这本书估计有点不太够，可以结合coursera上Andrew Ng和林轩田的课来使用，要是这本书早点出就好了，相见恨晚。以前...
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看了几章，还不错
7有用 0无用 eric 2016-02-14
大致翻了下，目前详细看了第8章集成学习，和前5章。感觉还不错，不由得拿李航的书来比较。（只谈谈我目前看到过的几点，仅供参考）①内容方面，李的书要少于周的书，周写的内容更多一些。②由于只看了第八章，两者关于adaboost的公式讲解都差不多，但是李航的书有例题，一步步的计算。周的书没有例子，但是有一些...
