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跟作者的线性代数一样，通俗易懂，非常适合新手，后两章读起来稍微有点难度。问题是系统性差了点，学习的方式应该是自上而下，由需求目标决定需要的基础知识，而我可能缺少这个目标，虽然看完了，但是找不到应用场景可能很快会忘记。
着重于对随机算法的讲述。比教科书更好入门。加深了对后验分布采样的一些算法的印象。HMM、MCMC、MH、Gibbs等有了些大致了解。
这本书还得看一遍
2024-5-27～2024-6-12：和李飞飞的自传一起看别有一番滋味，依旧是用不到的感觉
概率类书好不好从讲的基本且易混的概念、从潜移默化的由浅入深思维跃迁中就能判断，关于事件独立、互斥、条件独立三者关系论述上，关于贝叶斯概率蕴藏的哲思论述中体会到了，而且用python语言对统计基本分布做了刻画
读完一半
之前在GitChat上订阅过作者的关于机器学习的概率统计专栏。专栏把概率统计的知识点高度浓缩，可以集中时间和精力去关注与机器学习密切相关的知识点，不会担心自己去学习暂时用不到的知识点，同时作者给出了相应的Python代码，理论和实践相结合。比较遗憾的是专栏篇幅过短，所以当我看到这本书之后，我相信这本书会给我带来新的体验。
之前在gitchat 学习了张雨萌老师 机器学习中的数学 的系列课，这次出纸质书，立马购入。本书始于概率论，然后介绍数理统计，随机过程，终于统计推断，层层递进，补足了我很多关于机器学习中关于统计和随机过程的数学知识。
本书讲解的非常清楚，非常适合数学基础薄弱的童鞋，我以前读过作者的线性代数书籍，觉得作者写的浅显易懂，所以这次毫不犹豫的拿下了，希望概率知识也能借助本书得到提高！
不深入，不易懂
这本书非常适合想入门机器学习和人工智能的朋友，本书将机器学习核心算法涉及的概率统计知识进行了浅显易懂的介绍，并且以Python为工具进行了教学内容的实践，让读者可以很快掌握常用算法和应用，值得购买。
作为一名苦逼的科研狗，机器学习中的概率统计知识真是把我折磨得头大，每次看论文看到模型部分就要补对应的数学知识。第一次阅读《机器学习中的概率统计》是在gitchat上，生动接地气的语言和后面的python实现都为这本书增色不少，在线上一口气读完后又买了实体书准备仔细研读。这本书对面向工作的研究生们十分友好，点到即止，不过多拘泥于数学推导，五分推荐。
这本书把数学理论和计算机操作实例相结合，有效锻炼读者建模和优化分析的能力，快速掌握相关技能，成为机器学习初学者必备读物，推荐读者购买学习并结合书中实例练习强化
在gitchat上学习过张老师的专栏。当时，我听了一些网络机器学习的课程，多是给程序教怎么套模板，做个短平快的小项目可以，却难以真正理解更不用提灵活运用。可是，如果自己去学慕课上的数学专业课，我经济背景的数学基础又感到掉入了大海。这个专栏针对机器学习的应用，把数学知识系统整理了，学习难度不算太大，对提高我的效率帮了很多忙，很高兴在需要的时候找到了需要的书。
机器学习中的概率统计这本书很不错，每节都有对应的代码和详细的理论推导，结合我之前学过的贝叶斯统计的课程看起来更加的流畅，同时本书还试图用概率的思想看待事物，是一本非常不错的图书
由于之前订阅过老师的课程，深入有全面，细致的推导，循序渐进，老师出书我也就跟着买了，关于数学方面的概率问题这本书讲解的非常的清楚，适合这块知识欠缺的同学们
> 机器学习中的概率统计
3 有用 视阅者 2023-03-05 10:31:30 贵州
跟作者的线性代数一样，通俗易懂，非常适合新手，后两章读起来稍微有点难度。问题是系统性差了点，学习的方式应该是自上而下，由需求目标决定需要的基础知识，而我可能缺少这个目标，虽然看完了，但是找不到应用场景可能很快会忘记。
0 有用 AhaEureka 2022-08-20 23:03:06 云南
着重于对随机算法的讲述。比教科书更好入门。加深了对后验分布采样的一些算法的印象。HMM、MCMC、MH、Gibbs等有了些大致了解。
1 有用 宇宙万方 2021-02-19 19:25:37
这本书还得看一遍
0 有用 Donger 2024-06-12 16:22:45 安徽
2024-5-27～2024-6-12：和李飞飞的自传一起看别有一番滋味，依旧是用不到的感觉
0 有用 Christopher 2023-07-07 16:53:23 上海
概率类书好不好从讲的基本且易混的概念、从潜移默化的由浅入深思维跃迁中就能判断，关于事件独立、互斥、条件独立三者关系论述上，关于贝叶斯概率蕴藏的哲思论述中体会到了，而且用python语言对统计基本分布做了刻画
0 有用 四月是数据媛 2024-01-18 15:45:34 北京
读完一半
0 有用 Eternally 2021-03-08 15:24:15
之前在GitChat上订阅过作者的关于机器学习的概率统计专栏。专栏把概率统计的知识点高度浓缩，可以集中时间和精力去关注与机器学习密切相关的知识点，不会担心自己去学习暂时用不到的知识点，同时作者给出了相应的Python代码，理论和实践相结合。比较遗憾的是专栏篇幅过短，所以当我看到这本书之后，我相信这本书会给我带来新的体验。
0 有用 Balder 2021-03-04 22:43:54
之前在gitchat 学习了张雨萌老师 机器学习中的数学 的系列课，这次出纸质书，立马购入。本书始于概率论，然后介绍数理统计，随机过程，终于统计推断，层层递进，补足了我很多关于机器学习中关于统计和随机过程的数学知识。
1 有用 houdini 2021-03-04 20:54:31
本书讲解的非常清楚，非常适合数学基础薄弱的童鞋，我以前读过作者的线性代数书籍，觉得作者写的浅显易懂，所以这次毫不犹豫的拿下了，希望概率知识也能借助本书得到提高！
2 有用 。 2023-01-01 17:48:33 河北
不深入，不易懂
0 有用 苍烟落照 2021-03-03 13:56:01
这本书非常适合想入门机器学习和人工智能的朋友，本书将机器学习核心算法涉及的概率统计知识进行了浅显易懂的介绍，并且以Python为工具进行了教学内容的实践，让读者可以很快掌握常用算法和应用，值得购买。
0 有用 老王 2021-03-11 20:28:15
作为一名苦逼的科研狗，机器学习中的概率统计知识真是把我折磨得头大，每次看论文看到模型部分就要补对应的数学知识。第一次阅读《机器学习中的概率统计》是在gitchat上，生动接地气的语言和后面的python实现都为这本书增色不少，在线上一口气读完后又买了实体书准备仔细研读。这本书对面向工作的研究生们十分友好，点到即止，不过多拘泥于数学推导，五分推荐。
0 有用 qiang 2021-03-05 10:48:57
这本书把数学理论和计算机操作实例相结合，有效锻炼读者建模和优化分析的能力，快速掌握相关技能，成为机器学习初学者必备读物，推荐读者购买学习并结合书中实例练习强化
0 有用 11027399 2021-03-05 12:32:48
在gitchat上学习过张老师的专栏。当时，我听了一些网络机器学习的课程，多是给程序教怎么套模板，做个短平快的小项目可以，却难以真正理解更不用提灵活运用。可是，如果自己去学慕课上的数学专业课，我经济背景的数学基础又感到掉入了大海。这个专栏针对机器学习的应用，把数学知识系统整理了，学习难度不算太大，对提高我的效率帮了很多忙，很高兴在需要的时候找到了需要的书。
0 有用 豆友206359250 2021-03-08 14:34:11
机器学习中的概率统计这本书很不错，每节都有对应的代码和详细的理论推导，结合我之前学过的贝叶斯统计的课程看起来更加的流畅，同时本书还试图用概率的思想看待事物，是一本非常不错的图书
0 有用 uyscuti 2021-03-18 15:31:01
由于之前订阅过老师的课程，深入有全面，细致的推导，循序渐进，老师出书我也就跟着买了，关于数学方面的概率问题这本书讲解的非常的清楚，适合这块知识欠缺的同学们