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之前有一些机器学习的了解，这本书看得很顺畅。看完可以实际做一些通用的项目。很大一部分原因应该是机器学习本身傻瓜式的应用难度。当然困难的问题和创新，还是少不了对理论更深入的了解。

之前有一些机器学习的了解，这本书看得很顺畅。看完可以实际做一些通用的项目。很大一部分原因应该是机器学习本身傻瓜式的应用难度。当然困难的问题和创新，还是少不了对理论更深入的了解。

看了英文版的，很适合初学者入门。但是最好能把统计学在复习一遍，边学边复习，虽然会很慢。所以现在开始学习统计学还来得及吗？

写的相当好的一本书，特别是前12章，理论简明扼要，实践部分非常实用，帮我更好理解了机器学习中的很多问题。

需要反复看

第一部分写scikit的还行，后面第二部分关于神经网络部分，原文写的就乱，很多术语代码该解释的不解释，写的稀里糊涂，翻译更是糊涂，完全当不起5星。 举个例子，第13章330页最下面，“最后一层是不言而喻的:放弃正则化”，翻译的人你给我出来，解释一下什么是放弃正则化，那tm...  

It is probably preferable to be comfortable with the overall process and know three or four algorithms well rather than to spend all your time exploring advanced algorithms and not enough time on the overall process.  

挺不错的，推荐做ML的同学都拿来看看，一定能学到不少东西，尤其是接触没多久的 不足之处是例子还是稍显不足，我个人更想要Kaggle真题解析 一些我比较喜欢的地方如下 1. 2-3章适合所有刚接触数据科学的同学 第2章 California housing（加州区域房价）的例子非常实际，能学到很...  

It is probably preferable to be comfortable with the overall process and know three or four algorithms well rather than to spend all your time exploring advanced algorithms and not enough time on the overall process.  

目前读到第5章，对于小白来说虽然略难但是受益匪浅啊，至于书的质量前面褒扬的话绝对不为过，说说我的自虐历程，到第二章实例分析的时候作者说撸起袖子别怕脏手????，我就乖乖的开始跟着撸代码 python不太好，各种不懂有没有 但是也不管那么多就是强撸，到现在很多以前不懂...