Machine Learning 短评

  • 2 Ms.蔬菜 2018-03-02

    有点旧了,但是TM好帅啊!!他讲课讲的好清楚啊

  • 1 肥嘟嘟左卫门 2015-11-09

    太理论,模型略少

  • 0 2016-02-02

    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。

  • 0 lanhero 2009-01-19

    经典

  • 0 Yue Wang 2011-12-25

    不推這本,內容較老,證明也不全,和時代脫節。

  • 0 Alex 2015-09-04

    精读了 第6章bayesian learning 贝叶斯学习,很有收获。

  • 0 征夷小将军茂茂 2013-04-13

    好书!

  • 0 果果 2014-03-14

    算是绝好的机器学习入门书了。英文版的出去语言问题,并不晦涩,读起来更加通俗,就像是有人在说话讨论讲解一样。现在EM部分没看懂。另外,没有包含SVM和Boost算法。

  • 1 o-o 2018-09-21

    ML课程教材,入门书

  • 0 Hugo 2014-01-27

    basic techniques of Machine Learning

  • 0 锕锂钶锶 2011-11-21

    算法有些过时

  • 0 梦在哪里 2012-08-04

    深入浅出 ,其中对于最短描述长度和熵理论的结合论证真是异曲同工,相当精彩。

  • 0 长脸方 2016-02-14

    经典中的经典

  • 0 Star 2016-12-15

    相比kevin的那本,这本比较容易理解。

  • 0 iphyer 2017-11-16

    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。

  • 0 zeroreh 2018-05-28

    经典教材没话说,也是当做老师上课的课件补充看的,说实话羡慕CMU的同学可以亲自听经典教材作者讲课。

  • 0 涵虚 2016-04-08

    A bit old, but explains things very clearly.

  • 0 hipresario 2017-04-29

    hard.

  • 0 濯希 2018-11-03

    很好的书,很好懂。比起上来就教怎么用package , 不如先了解一下各类方法的理论。有相关网站可以看。我读这书没有很愉快… … 但是真的学到了不少啊

  • 0 Glacier 2014-05-06

    A+