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于 2017年2月22日
原书很好,但很多地方翻译得有点乱。
翻译理工知识不够,有几段废了好大劲才想明白是什么意思。
第96页 “爱丁顿以经验为主,证实广义相对论的预测是对的,预测表明太阳使来自遥远星球的光线变弯了”。 实际上是爱丁顿用实验证实了广义相对论预测的太阳能让光线弯曲。
第106页就更离谱了 “对一个函数的导数积分,只会将函数恢复为一个常数”,想了三天三夜测明白,是对f'(x)积分,结果是f(x)+c,其中c是任意常数。😊
稍后一点,“除非我们不知道它从哪里开始变化”,应该是“只是我们不知道它从那里开始变化”吧。

还有个比较过分的错误,第86页明显是总共有3的100次方种可能的定义,竟然印成3100了。

看这种书就是烧自己的脑子。
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前 50 名评论人于 2017年1月10日
(1) 一本关于机器学习的科普著作,最适合IT学生、研究者和从业者阅读;非IT读者可能比较烧脑。

(2) 最有价值的部分是系统讲解了机器学习五大流派(符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派、类推学派)的基本思想和原理、主算法,以及发展的脉络. 这不简单。

(3) 作者以探求终极算法为目标和主线。这样的探求和物理学寻求大一统理论有相似的动机。

(4) 如果按作者的定义:“终极算法可以获得过去、现在和未来的所有知识,它的发明将成为人类最伟大的科学成就之一。” 那么,终极算法的存在也许并不成其为问题。说终极算法是存在的,会错吗?若非如此,那么宇宙何以演化到这个状态,人类何以进化到这种高度,人类大脑何以如此智能?也许,关键的、有实际意义的问题是:这样的终极算法人类是否能把握?它的使用场景是怎样的?

(5) 如果撇开寻找终极算法的目标,作者揭示各机器学习学派的局限性,显示在复杂智能系统中综合运用多种机器学习算法,具有现实的紧迫性。

(6) 中文翻译流畅,可读性佳。

(7) 阅读中碰到几处笔误,如下:
第55页第11行:“影”后漏了“响”字。
第203页第1行:“打电话给跟说”漏了两个“你”字。
第205页第5行:“鲜有的时间”应为“鲜有的事件”。
第213页倒数第5行:“蒙特卡落法”应为“蒙特卡洛法”。
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于 2017年2月26日
书写的很科普,就是翻译水平不敢恭维,应该很差。
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于 2017年4月2日
看这本书时,你得准备一副坚强的神经。这老先生在一本正经的瞎扯,你得时刻琢磨他在说什么,绕来绕去他要表达什么。本书更适合文科生阅读,这是个比较奇怪的结论。
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于 2017年7月11日
囫囵吞枣读完这本书,很多细节的知识只有真正去学习的时候再了解。这本书就像机器学习的一个图谱,有助于我们了解机器学习的方向和各个方法的用途。
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于 2017年7月18日
难得一见的好书,没有晦涩,没有难懂。
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于 2017年2月20日
概要地介绍了机器学习的算法流派
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于 2017年3月1日
原书倒是很不错的,就是翻译的太生硬了,非常影响阅读,需要读好几遍才能知道表达的意思
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于 2017年11月16日
大家一起来参加语文考试吧
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于 2017年8月20日
书的质量不错,内容更精彩
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