光看这一本想做机器学习，还远的很

本文将从三方面评价此书：

一、仅从启发兴趣来说，这本书已经是巨大的成功了。

机器学习到底是什么，要我总结，它就是数学（统计学），所以尽情happy地去学机器学习吧，因为数学是不会过时的。

一谈到数学，令人想到的就是繁杂的公式，晦涩的理论，考验脑细胞的思想。有时怕一说到“数学”二字，就要吓跑一大批要学习机器学习的同学。如果你正巧被我说中，那么一定要读一读这本书。外国人写书非常有趣，循序渐进，像聊天一样，不会让你觉得很枯燥。另外这本书的排版给人感觉非常悦目，读起来是一种享受。

这都不是重点，重点是它会指导读者如何实践。对于新手来说，尤其是耐心不足的同学，最希望的是能够动手去做做看，希望能看到实际的结果。而看到大数据时估计很多人会忧虑：我没有数据来做试验，就算有我也不会把数学原理转换为代码。这本书正是解决了这个问题，它使用python（提供了类似matlab的库）来实现机器学习的各种算法，使得算法从纸上一个字符一个字符地跃到计算机上，你会体验到一种从无到有的成就感，而很多实践的案例贴近生活，让你更直观的去感受机器学习的应用，动力十足。

二、动手你才发现自己仅是看似学会。

如果仅仅是学习原理，经常会出现看似学会的情况。如果马上让你写出某某个算法的代价函数，也许你会犹豫在这个公式到底有没有负号。再问你为什么是这个函数，你会发现自己一直就不知道原因。

所以必须要动手。动手编程实现了这个函数才发现很多细节不实现永远注意不到。动手不仅加深印象，更是再思考。

三、十分全面，但距离做机器学习还远的很。

这本书基本涵盖了主流的机器学习算法，十分全面。但如果仅仅是仔仔细细的研读过此书，实践所有的代码也距离懂得机器学习远的很。

这里就要说这本书的一个不足之处，它的原理部分讲得非常浅，而机器学习这种偏理论的技术，对于原理来说更是要求的重点。很多原因没有解释（清楚），很多公式没有得到推导。所以建议配合其他讲解理论的书籍一起学习。

最后要说，本人也是初学机器学习，评价不知道是否客观，但仅从我个人读此书的经历来说，还是享受到了学习机器学习的愉悦。