大数据的书评 (12)

黑枪王荣格 2013-01-30 23:40:54

作为一个从业二十年的屌丝,本屌真心被这本书吓尿了!

麻烦支那猪以后翻译外文书籍,先找个稍微懂行的把书看一遍行吗! 鉴于中文翻译缩水不准的情况,本掉千辛万苦找来英文原版,一看到目录,本屌就硬了,尼玛作者太牛逼了! 最新补充一句,话说如果这本书的名字叫做类似《数据挖掘基础》的话,本屌绝壁不喷它。本来就是基础的基...  (展开)
linglongyouzhi 2013-06-14 09:57:25

希望翻译水平提上去

从总体安排来看,书的结构还是不错的。没看过英文的,但是中文版的行文真的不好,磕磕绊绊看了一半以后实在是没有兴趣看后面的了。 之前了解的pagerank看了以后了解了,之前不了解的adwords还是不了解,  (展开)
libisthanks 2012-11-27 12:49:01

《大数据》读后重整理

读技术书于我而言就像高中物理老师说的那样:一看就懂、一说就糊、一写就错。为了不马上遗忘昨天刚刚看完的这本书,决定写点东西以帮助多少年之后还有那么一点点记忆。好吧,开写。 1. 总体来说,数据挖掘时数据模型的发现过程。而数据建模的方法可以归纳为两种:数...  (展开)
sned_comer 2015-08-06 00:14:36

真正讲“大数据”处理思路的书

我真的不能忍受一帮子没读过此书,没写过代码,没搞过大数据的外行人在这边乱喷这本书。对豆瓣这本书的评价实在是太失望了。 这是我读到的第一本真正讲“大数据”思路的书。 面对海量数据的时候,我们的软件架构也会跟着发生变化。当你的数据量在内存里放不下的时候,你就得考...  (展开)
mftian 2013-10-22 17:35:50

读过,或者说飘过

只看了两章,所有真心不好打分。这其实是本数学书,而且是一本入门书。这本书的目标读者不是工程师,而是读研或者读博的学生。如果你本身就有数据挖掘后者机器学习的背景,或者就是很喜欢数学,我还是很推荐这本书的,学习新东西总是很有趣的。  (展开)
lixi 2013-10-08 17:57:35

晦涩难懂

看有同学说是 stanford的入门课程,按理说应该不是太难。作为初学者来说,本书翻译的实在不敢恭维,看了50多页是一头雾水,很多话实在是晦涩难懂。本书作用入门级课程来说,基本上涵盖了数据挖掘的各个大类,如果想细致研究某个领域的大拿就不用看了  (展开)
readme 2013-07-25 11:07:51

中文翻译版很差

本来是计划读英文版《Mining of Massive Datasets》的,但看到打折,而且译者在序言中信誓旦旦地说翻译的很用心,就买了中文的。结果读了第一章就读不下去了,中文表述太烂了,很多句子让人产生无限歧义,磕磕绊绊,叫人生厌。因此决定再次放弃这样的中文翻译书。  (展开)
兴一神境 2016-05-29 15:04:38

翻译的确实不好

这本书其实挺好的,但是真得看英文版。 这是我们上课的参考书之一,英文版有的地方没看懂,就打算找个中文版来看。看了中文版发现,这个翻译的水平基本是跟我大四,研一给老师翻译文章的水平一样的,可以看出这本书应该是找学生翻译的,而且是对专业领域还了解不深的学生翻译的...  (展开)
xhan 2014-05-23 17:50:59

整本书就是个目录

看到开篇的两个例子,一个是地图聚类分析伦敦病毒问题,另一个是概率统计的例子。对本书还挺有期望。结果翻到第三章开始,这。。 尼玛整本书就是个目录啊。全书结构如下:知识点,摘要,奇葩的例子,习题。 然后另一个知识点,知识点,识点。。 如果为了平时聊天增加些谈资偶...  (展开)
sk 2013-03-03 14:19:39

小错误很多

终于看完了这本书,读的比较粗,但是还是发现了很多的小错误,不知道是作者的错误还是译者的错误,总之给人不严谨不严肃的印象,知识还是比较容易理解的(虽然本人没记住多少。。汗。。),还是积累了不错的知识,天道酬勤!  (展开)
小凤 2012-10-17 09:36:31

译者王斌老师对这本书的导读建议

这篇书评可能有关键情节透露

《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》导读建议:一、此为算法书,需要一定算法基础,非科普书,一般人读起来不会那么顺畅,需要努力啃读。二、此书并非虚幻的大数据概念书,直接关注大数据的规模对算法应用造成的实际问题。三、在应用背景方面,本书也没有完全展开,...  (展开)
小凤 2012-09-26 08:48:21

海量数据挖掘

当今时代大规模数据爆炸的速度是惊人的,当然,其应用也是越来越广泛的,从传统的零售业到复杂的商业世界,到处都能见到它的身影。那么大数据有什么典型特征呢?即数据类型繁多、数据体量巨大、价值密度低即处理速度快。本书也正是将注意力集中在了极大规模数据上的挖掘,而且...  (展开)

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