Constraint的评论
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评图解机器学习
七分。这本书并不是适合作为入门书籍，然而评论里清一色的ml投机分子试图以此为捷径入门，显然不可取。适合看过coursera cs229的人巩固提升或者用作demo 玩具算法演示或者增加一些直观的推导，公式虽多却都是入门级的矩阵和概率知识。想要深钻就去看论文，半吊子蓝翔app程序员线性代数都没学懂就来装逼喷？
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评算法设计
这本书在算法的理解上优于CLRS，一开始学习路线就很陡峭：二分图最大匹配与证明，接着动态规划问题讲的很深，绝不流于形式泛泛而谈什么状态转移方程，证明算法上下界中各种lemma的引入和图论算法的部分的理解堪称深刻，从argument path到hungry algorithm再到bellman-fold，这是我看过证明网络流最好的书，高级算法没太看懂…据说是康奈尔的研究生算法教材。评论里说翻译烂的，看不懂的，我只能说三流蓝翔出身看不懂算法跑来怪作者？
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评Python机器学习及实践
校友写的书，久闻不如一读。似乎有些过于基础了，对于想入门kaggle和data science的人来说很不错，有实例代码，算法基本都是封装起来调用，如果想了解深入还需要仔细看论文和经典的书籍。描写中可能考虑到读者的水平，有很多基础的东西略过了，看起来像是文档一样过多的解释一些代码的含义，希望有一个进阶版。
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评机器学习
说个事(xiao)实(hua)，这书的分比CMU的那本Machine Learning还要高。