机器学习 机器学习 8.8分

仍然是目前为止最好的机器学习中文书

钊钊
前前后后花了一个学期时间才基本读完一遍,相对于刚拿到书时,读下来对这本书的喜爱不减。

       首先,过于简略不能成为给这本书差评的理由。前言指出了这本书的定位是教科书,第十版印刷时增加了一些使用说明,作者表示作为一学期的教材,各章篇幅进行了仔细考量,避免每堂课涉及页码过多的情况。这其实也有一个好处,这本书拿来自学的时候,很快就能看完一章内容。虽然容易有意犹未尽的感觉,不过读完后也更有去查阅资料进一步深入的动力。

       其次,这本书做到了文字语言和数学公式恰到好处的结合,可以看出来作者在努力讲清楚每个方法。总体上每个方法的介绍都依照“问题,解决办法--总的抽象介绍--形式说明--算法/例子”的思路,期间穿插数学公式(和部分推导过程),用于对文字说明的辅助理解。事实上,我觉得对于对于数学出身的人来说,看到公式就像CS出身的人看到代码一样,觉得更容易懂吧:)另外,方法的优缺点介绍是一大亮点,可以重点mark。

       对于正文不到四百页的入门教科书,本书的内容涉及范围足够的广。由于...
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前前后后花了一个学期时间才基本读完一遍,相对于刚拿到书时,读下来对这本书的喜爱不减。

       首先,过于简略不能成为给这本书差评的理由。前言指出了这本书的定位是教科书,第十版印刷时增加了一些使用说明,作者表示作为一学期的教材,各章篇幅进行了仔细考量,避免每堂课涉及页码过多的情况。这其实也有一个好处,这本书拿来自学的时候,很快就能看完一章内容。虽然容易有意犹未尽的感觉,不过读完后也更有去查阅资料进一步深入的动力。

       其次,这本书做到了文字语言和数学公式恰到好处的结合,可以看出来作者在努力讲清楚每个方法。总体上每个方法的介绍都依照“问题,解决办法--总的抽象介绍--形式说明--算法/例子”的思路,期间穿插数学公式(和部分推导过程),用于对文字说明的辅助理解。事实上,我觉得对于对于数学出身的人来说,看到公式就像CS出身的人看到代码一样,觉得更容易懂吧:)另外,方法的优缺点介绍是一大亮点,可以重点mark。

       对于正文不到四百页的入门教科书,本书的内容涉及范围足够的广。由于先前看过台大林轩田的机器学习课程,所以前两部分(大概是1~10章)读起来比较顺畅,第三部分是一些相对进阶的知识,跳过了一两章,其他的通过其概述性的介绍作为入门感觉也不错。

       最后,这本书需要多次重读,希望“于原不经意处或能有新得”。
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