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introductory book. no theoretical discussion. intuitive to understand.

models lend the machine learning field diversity, but tasks and features give it unity，这句话可以说是贯穿全书的思想了。而这本书的定位就是a general introduction to machine learning to complement the many more specialist texts。比起一般ml书堆砌算法而言，这本书给给人更加豁然开朗的感觉、更高角度介绍机器学习。

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models lend the machine learning field diversity, but tasks and features give it unity，这句话可以说是贯穿全书的思想了。而这本书的定位就是a general introduction to machine learning to complement the many more specialist texts。比起一般ml书堆砌算法而言，这本书给给人更加豁然开朗的感觉、更高角度介绍机器学习。

非常浅显易读，内容很少。

可以看下最后的小结部分，大部分是对基本技术和关键技术的总结，一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分，基本概念都讲得很清楚； 2.距离模型，有些算法，国内的教科书不会提； 3.概率模型，举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子； 4.特征部分，写得很好了； 5.集成学...

可以看下最后的小结部分，大部分是对基本技术和关键技术的总结，一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分，基本概念都讲得很清楚； 2.距离模型，有些算法，国内的教科书不会提； 3.概率模型，举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子； 4.特征部分，写得很好了； 5.集成学...

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可以看下最后的小结部分，大部分是对基本技术和关键技术的总结，一些论文需要另外学习阅读。 1.树模型和线性模型部分，基本概念都讲得很清楚； 2.距离模型，有些算法，国内的教科书不会提； 3.概率模型，举了朴素贝叶斯分析垃圾邮件的例子； 4.特征部分，写得很好了； 5.集成学...