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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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于 2017年1月19日
翻译的比较生硬,而且还有不恰当的创新,比如credit assignment(信用分配)竟然被翻译成
赞誉分布,还以为是什么稀奇的概率分布呢,查了英文版才弄明白.
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于 2017年3月6日
本以为这会是一本极好的入门书籍,事实上这本书英文版写得非常赞,通过融合各大学派的思想,最终得出终极算法。

但我不得不说翻译得十分十分糟糕,句法不通就不说了,豆瓣上的书评已经列出了七八个翻译错误,最让我愤怒的是第三章 113 页这句:

(规则算法的好处是)软件和硬件可以分离。如果你关注的重点是想弄明白机器是怎么学习的,你(谢天谢地)不用担心后者无法在亚马逊的云服务器上购买个人计算机或者自行车。

Software can be cleanly separated from hardware, and if your concern is figuring out how machines can learn, you (thankfully) don’t need to worry about the latter beyond buying a PC or cycles on Amazon’s cloud.

正确的翻译应该是:规则算法的好处是分离软件和硬件,如果你只是想了解机器怎么学习,谢天谢地,你不用担心买台个人电脑或者亚马逊云计算之外的事情。

这本书粗略浏览即可,我认为更好的入门机器学习的方式就是去 Coursera 或者 Udacity 学习亲手打代码,而不是和这本书的翻译斗智斗勇鏖战三天三夜。
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于 2017年2月8日
刚看到第二章,翻译内容好多都很生硬,完全不知道说什么,文法不通,感觉是直译过来,得脑补翻译一下英文调整语序后才知道是啥意思。建议看英文原版。
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于 2017年2月28日
这个译者压根就是个渣。
例如,什么是排斥-或?看了半天原来是异或,exclusive or。
原文这种莫名其秒的翻译不胜枚举
中信出版集团这几年为了赶时尚,就会加速引进,不考虑翻译质量,糟蹋了一系列优秀作品。
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于 2017年3月13日
英文版我不知道如何,但中文版的确实够糟糕,我已经研究机器学习快一年了,但依然看不懂里面的大多数内容,这并不适合入门者作为学习的资料……
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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3月18日
像机器翻译的,句式都还是英文的,强行直译到中文的结果就是充满歧义,好多地方读不懂。
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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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