机器学习系统设计 短评

热门 最新
  • 5 曹操 2018-06-10

    书中代码片段太乱, 一定要对照光盘中的代码看, 否则会很麻烦。光盘中的代码在github上有托管 https://github.com/luispedro/BuildingMachineLearningSystemsWithPython

  • 2 硅胶鱼 2017-12-11

    完全实战,入门者使用相同工具的话还是挺有参考价值的

  • 1 老机器人了 2015-09-26

    翻译有点扯,入门必备

  • 1 舟行 2014-09-07

    简单过了一遍,主要是了解有哪些纬度和实现了什么效果。 这本书没有涉及任何理论行的东西,如果不是照着例子来实验的话,价值不大。 关键问题之一:了解每种方法的适用场景、效果、优点和缺点

  • 1 zhangjunhd 2016-08-26

    例子设计的很好,但是对照书本和代码看有些乱

  • 1 纳什均衡 2015-03-31

    一个case都没有动手去实现的我最后还是忍不住mark一个已读…

  • 2 走着 2016-06-03

    各种理论工具(机器学习算法、python、scikit-learn、nltk、numpy)过了一遍之后,看这本书的实际应用,指导思路,非常舒心。因为这本书既不讲理论算法,也不系统介绍工具应用,就是讲怎么用工具、算法一系列的武器去解决问题,解决问题过程中碰到问题,再怎么思考变换方法,力求达到解决问题的效果。所以感觉起来,不是用来入个门的书,而是在一定基础之后,将各个板块(算法、工具)串一串,了解解决问题的思路。

  • 0 melete 2016-06-10

    偏重讲述算法之外而又关键的细节,从目标出发,包括特征选择,模型间对比等,和实战篇互补学习刚刚好

  • 1 student 2018-01-07

    还不错,完整体验

  • 0 三次方根 2016-01-24

    非常in action,适合做工具缩影,摸清楚理论还是算了吧。

  • 0 小出离 2014-10-09

    写得过于简略,不如机器学习实践+gensim资料来得实用。这些书真是越来越水。

  • 0 Unmeless 2018-11-11

    没讲什么理论,讲了很多工具。如果有具体场景大概大概会有一些运用的地方。应用远多于原理性的解释。有一点“知道了也不需要看,但是不知道看了也没什么用”的感觉…

  • 0 乌拉 2015-12-31

    hands-on, entry-level

  • 0 Lithilda 2019-04-09

    真是活到老学到老啊,没想到我也会看完这样的一本书。虽然逐渐就跟不上了,当扫盲读物也还是有收获的

  • 0 黄大锟 2015-07-12

    比较偏向算法的思路与实现,具体代码不多

  • 0 sc 2018-07-16

    注重应用和套路,很好的起步书籍

  • 0 朱青1900 2018-02-20

    第一遍,大致就看了下 2018-2-20

  • 0 Hephaestus 2020-02-02

    机器学习入门类的书籍,跟着书里的步骤都做一遍还是很有收获的

  • 0 北冥有鱼 2020-01-08

    无理论重实践,呕心沥血实操了一下,数据集太大就脑子实操了。😋

  • 0 豆邮 (65535) 2016-05-02

    回归介绍的全是线性回归…

<< 首页 < 前页 后页 >