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翻译得太差，难道是用终极算法翻译的？
又是中信……一再用这么可怕的翻译糟蹋科普，这是存心误人子弟吧，望天。
中文版的翻译简直是垃圾，原著写的很好。科普性其实不高，因为没学过基本看不懂。
“你的工作会在多大程度上利用到你的大脑？用的越多，你就越安全。”“不要试图与机器人竞争，而是要利用它”
机器学习的科普读物，将其分为五大模块：推理证明的符号学派、以神经网络为代表的联结学派、以遗传算法为代表的进化学派、主打概率的贝叶斯学派和最“懒惰”的类推学派，最后总结出来了一个惊天地泣鬼神的终极算法（逃
找业界牛人浏览了一下，吐槽翻译太渣 很多关键名字都没翻译准确 还是咬牙上原版吧
本书分析了各个机器学习学派的算法，整理如下: 符号学派:逆向演绎，决策树 联结学派:神经网络，感知机，反向传播，稀疏自动编码器 进化学派:遗传算法 贝叶斯学派:朴素贝叶斯分类器，马尔科夫链，隐藏马尔科夫模型，贝叶斯网络，环路信念传播，马尔科夫链蒙特卡洛理论，马尔科夫网络 类推学派:最近邻算法，支持向量机，类比推理法 无监督学习:聚类问题，K均值算法，期望最大化算法(EM)，PCA(主要成分分析)，非线性降维算法，等距映射算法，强化学习，元算法，关联学习 但是算法原理，我看的似懂非懂。本书算是个概述，后续想学习哪一部分可以参考后面的延伸阅读。
断断续续读完 怎么讲呢 众多的比喻有时精妙有时负担
概括性的介绍了算法和当前的主要算法类型，对于非专业领域的人来说是一本很好的知识普及书籍，只是在涉及具体的算法内容方面翻译显得力不从心，还得看原版。
神棍……
有点乱糟糟的
想找这样一本书来对机器学习或者人工智能相关的知识扫盲。 这本书的名字刚好蹭到了所有的热点。 不过，我觉得这本书也就是达到了科普的水平而已。 同时，我甚至以为这本书是机器翻译出来的（2018年1月1日之前的机器翻译水平）。 感觉译者对这个领域的知识可以说是十分陌生，导致连正常的中文都译得不流畅，往往要看着中文猜英文，进行逆向翻译理解。
第一章6星，其他章3星
从头到尾没整明白，不妨碍我读得很嗨。不知道是我逻辑性差、知识库小还是翻译确实辣鸡。人类的进步史就是工具外化进步的过程，直到造出另一个人。整本书在讨论向人和自然学习“如何学习”，从而写出自动写程序的程序。贝叶斯算法那部分让我想起张仲景《伤寒杂病论》里的条文。逻辑和概率。基因、细胞和脑神经认知。算法。
翻译得确实一般，读起来嘴会出血。作者介绍了机器学习的五大流派，以及对未来发展的预测。这是一个人工智能替代手动的时代，这本书可以算是科普读物，更可以看作是入门到精深的必读教材。
翻译非常差
翻譯的略晦澀。類似技術問題不如看公式來得直接。
原著很好，翻译极烂
四星半。加半星给题材。 陆陆续续看了一些文章，也听了Ng的公开课，但能够把机器学习的科普做得如此到位还是这本书：好懂，清晰，全面，深度。 不过私认为，“终极算法”的提法只是为了讲故事而作的设定，不用深究无伤大雅，头尾章节当小说听听就好。
【书.2017-23】看完这本书的最大感觉应该是，算法是一门哲学。
> 终极算法
81 有用 东北偏北 2017-03-11 09:05:11
翻译得太差，难道是用终极算法翻译的？
39 有用 Ecthelion 2017-08-23 06:18:23
又是中信……一再用这么可怕的翻译糟蹋科普，这是存心误人子弟吧，望天。
23 有用 windor 2017-04-11 11:55:02
中文版的翻译简直是垃圾，原著写的很好。科普性其实不高，因为没学过基本看不懂。
12 有用 吉瑟斯の小宇宙 2017-12-04 18:27:33
“你的工作会在多大程度上利用到你的大脑？用的越多，你就越安全。”“不要试图与机器人竞争，而是要利用它”
12 有用 沈浪 2016-12-27 21:32:10
机器学习的科普读物，将其分为五大模块：推理证明的符号学派、以神经网络为代表的联结学派、以遗传算法为代表的进化学派、主打概率的贝叶斯学派和最“懒惰”的类推学派，最后总结出来了一个惊天地泣鬼神的终极算法（逃
6 有用 思远翥 2017-07-07 18:41:17
找业界牛人浏览了一下，吐槽翻译太渣 很多关键名字都没翻译准确 还是咬牙上原版吧
3 有用 ddcrystal 2019-12-03 09:11:24
本书分析了各个机器学习学派的算法，整理如下: 符号学派:逆向演绎，决策树 联结学派:神经网络，感知机，反向传播，稀疏自动编码器 进化学派:遗传算法 贝叶斯学派:朴素贝叶斯分类器，马尔科夫链，隐藏马尔科夫模型，贝叶斯网络，环路信念传播，马尔科夫链蒙特卡洛理论，马尔科夫网络 类推学派:最近邻算法，支持向量机，类比推理法 无监督学习:聚类问题，K均值算法，期望最大化算法(EM)，PCA(主要成分分析)，非线性降维算法，等距映射算法，强化学习，元算法，关联学习 但是算法原理，我看的似懂非懂。本书算是个概述，后续想学习哪一部分可以参考后面的延伸阅读。
3 有用 若庵 2018-03-18 22:52:21
断断续续读完 怎么讲呢 众多的比喻有时精妙有时负担
2 有用 freedi 2018-04-18 20:22:10
概括性的介绍了算法和当前的主要算法类型，对于非专业领域的人来说是一本很好的知识普及书籍，只是在涉及具体的算法内容方面翻译显得力不从心，还得看原版。
2 有用 透明 2017-04-21 08:19:47
神棍……
4 有用 ...... 2017-02-10 14:11:57
有点乱糟糟的
3 有用 石头大云 2018-01-05 22:12:44
想找这样一本书来对机器学习或者人工智能相关的知识扫盲。 这本书的名字刚好蹭到了所有的热点。 不过，我觉得这本书也就是达到了科普的水平而已。 同时，我甚至以为这本书是机器翻译出来的（2018年1月1日之前的机器翻译水平）。 感觉译者对这个领域的知识可以说是十分陌生，导致连正常的中文都译得不流畅，往往要看着中文猜英文，进行逆向翻译理解。
1 有用 小飞 2017-07-21 22:10:05
第一章6星，其他章3星
2 有用 和光 2018-02-15 10:19:21
从头到尾没整明白，不妨碍我读得很嗨。不知道是我逻辑性差、知识库小还是翻译确实辣鸡。人类的进步史就是工具外化进步的过程，直到造出另一个人。整本书在讨论向人和自然学习“如何学习”，从而写出自动写程序的程序。贝叶斯算法那部分让我想起张仲景《伤寒杂病论》里的条文。逻辑和概率。基因、细胞和脑神经认知。算法。
3 有用 Jian上眉梢的A 2017-04-29 11:54:09
翻译得确实一般，读起来嘴会出血。作者介绍了机器学习的五大流派，以及对未来发展的预测。这是一个人工智能替代手动的时代，这本书可以算是科普读物，更可以看作是入门到精深的必读教材。
1 有用 tomsheep 2017-06-25 18:40:52
翻译非常差
1 有用 玄之 2018-03-12 03:23:58
翻譯的略晦澀。類似技術問題不如看公式來得直接。
3 有用 fats 2017-03-05 14:00:53
原著很好，翻译极烂
1 有用 Ciao 2020-01-07 19:26:16
四星半。加半星给题材。 陆陆续续看了一些文章，也听了Ng的公开课，但能够把机器学习的科普做得如此到位还是这本书：好懂，清晰，全面，深度。 不过私认为，“终极算法”的提法只是为了讲故事而作的设定，不用深究无伤大雅，头尾章节当小说听听就好。
1 有用 sc 2017-12-30 11:14:52
【书.2017-23】看完这本书的最大感觉应该是，算法是一门哲学。