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花了三个晚上时间，一口气读完了这本书。感叹这本书这么短的篇幅，却能把不少经典模型讲得十分清楚，细致的公式推导，伪代码并附带了例子，真是不错。从某个角度看，这本书像是一本精彩的读书笔记。

结构清晰。这一点足以打5分。

标准的国内教材，基本该涉及到的知识点都设计到了，就是不适合用来学习。只适合用作在学习完国外的教材或者课程之后当作手册来查询。

部分讲解连贯性不强，不易理解。

唉

初学者不适合看，但是从事相关行业的人必定要看，本书精简不啰嗦，面面俱到，从原理上给你整得明明白白的，辅以适当的例子，没有多余的图表，因为人工智能不是什么画图跑demo的专业，你需要有扎实的数学基础。 建议路线，ng课程入门，知道有哪些算法，大致怎么做，然后去kaggle...  

这本书作为想要进入机器学习领域的读者来说，是一本必读书籍（我从去年买的，但是看到最近才开始慢慢看懂。。），尤其是算法原理方面，强烈推荐~~~ 1.这本书的内容主要是对于机器学习的监督学习（尤其是分类问题）进行详细介绍，按照“模型+策略+算法”的内容，第一章是...  

这本书干货为主，什么意思呢，就是多余的例子啊解释啊不多，很精简的就从问题定义开始，到算法，到分析。所以别看书这么薄，其实内容不少。当然，似乎作者还有意象再写一本，这本书现在还不全，有一些模型在本书总没有提到。 对于初学者而言，其实机器学习并不容易，如果只读这...  

所谓新手不友好 是指如果你只是为了用统计学习的方法去完成一个事例 比如kaggle上的数据 该书很不友好 建议你直接去看sklearn的中文文档，在初步成为一个sklearn的api选手之后 回头看这本书 我只能说真的挺好的 看这本书让人心沉下来 更能理解算法提高见识 总之我觉得本书适合...  

这本书一共235页，写了10个算法，可见每个算法都介绍的篇幅不长，貌似每个算法该讲的都讲了。 详细看了一章最大熵，发现其实都是对已有文献的翻译，其中的部分符号修改了，更加通俗易读。不过翻译的非常好，是目前国内翻译的最好的吧。 最大熵的举例来自论文...