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相比kevin的那本，这本比较容易理解。

A+

挑了一些章节作为 ML 的复习阅读，Mitchell 老师写的还是非常清楚好懂。不足之处就是觉得内容涵盖的范围略窄。

说实话，我觉得看这本书才有意思。当时的很多观点，很多介绍，很多的方法真的是历久弥新，到了今天都不过时。Tom Mitchell不愧是CMU的教授，很多观点很犀利，到了现在居然还是对的。可能他唯一没预测到得就是GPU这样的大计算力吧。但是单就基本机器学习部分，这本书比现在很多华而不实的书好太多太多。

说实话，我觉得看这本书才有意思。当时的很多观点，很多介绍，很多的方法真的是历久弥新，到了今天都不过时。Tom Mitchell不愧是CMU的教授，很多观点很犀利，到了现在居然还是对的。可能他唯一没预测到得就是GPU这样的大计算力吧。但是单就基本机器学习部分，这本书比现在很多华而不实的书好太多太多。

这本书我看过很多遍，其实这本书涵盖了很多AI相关的方法，比如ANN中有交叉验证；Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点： 1，富含作者本人独到的见解，而且写作手法很生动。 2，所有的学习方法或多或少都围绕着bias（偏置）这个概念，而bias是方法选择的最重要因素。 不足...  

这本书是很好的 machine learing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。 没有code，后面的章节可能过时了，需要参考...

这本书是很好的 machine learing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。 没有code，后面的章节可能过时了，需要参考...

这本书是很好的 machine learing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。 没有code，后面的章节可能过时了，需要参考...

这本书我看过很多遍，其实这本书涵盖了很多AI相关的方法，比如ANN中有交叉验证；Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点： 1，富含作者本人独到的见解，而且写作手法很生动。 2，所有的学习方法或多或少都围绕着bias（偏置）这个概念，而bias是方法选择的最重要因素。 不足...