《美团机器学习实践》读后感1000字
《美团机器学习实践》是一本由美团算法团队著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：79.00元，页数：2018-8-1，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《美团机器学习实践》精选点评：
●我打了8分，有点虚高，但是6分更不准确。这本书不是入门书，相反，应该是弄懂所有算法优劣后看的一本书，它介绍的是实战中的复杂度，值得刷
●工业场景下的算法介绍，不够深入
●搜索和导论写的不错
●粗略浏览了一遍，干货还是挺多，对于工业界如何应用机器学习进行了很多的披露和介绍。感谢美团能出这样一本书，可以帮助学习过机器学习算法但没有在工业界实践过得同学迅速了解企业的应用和需求。内容涵盖很广泛，受限于篇幅每一部分具体介绍有限。
●和已有的大多评论一样，这本书只涉及了广度，没有触及到了深度，可以作为很好的业务模板设计。作为一名机器学习的小白表示用来做科普类拓宽视野是本很好的书，想要了解深度还是多看外文吧~
●教科书级别. 重点在于展示了机器学习能做什么, 能做到什么程度, 怎么做的
●看一眼就会怀孕的好书，工业界人工智能实践。但后几节有点水。
●看近几年美团发的paper,感觉主要集中在算法系统（组合很多算法做工程落地）。美团外卖在流计算上做得也不错，其算法团队有技术博客，干活还是多。
●虽然讲的很宽泛，但是很实际，从真实的业务案例出发，列举了不同的方案，最后的结果等等。只是最后的在线模块，接触的不多，还需要有实际的使用经验才能理解。
●介绍了机器学习/深度学习等算法在互联网的经典应用，以及常见的解决方案是什么，非常实用。
《美团机器学习实践》读后感(一)：读后感
美团这种做本地化服务，通过连接商家和用户，结合时间、地理位置、用户活动轨迹，历史行为为用户进行个性化推荐，在机器学习应用中是非常好的场景。
书中比较全面的描述了对其业务上的问题和技术解决方案，例如PIO的识别问题、用户查询意图识别、个性化推荐、排序等，涉及的技术有信息检索、特征服务中心，用户画像与标签建模系统，标签系统等。
感觉书中只是大概讲了下思路，具体实现还是要看个人。
《美团机器学习实践》读后感(二)：读后感
机器学习的应用在推荐领域一早就开始应用了，不只是是从深度学习火了才开始的，传统方法着重于特征工程，特征弄得好，可以说就成功了一半，而深度学习出来之后，数据的地位反而提升了，因为深度学习能把特征工程融合进算法端到端的训练，当然如果能与以前特征工程结合在一起，那么效果肯定能更好。
看完这本书，感觉眼界又开阔了不少，大概了解了机器学习在移动端推荐中是如何应用的，以及大公司是如何在实际中应用的这些算法的。
还有感觉美团的算法部门是一个很乐于分享的部门，不管是公众号，网站，出书，虽然感觉这本书还有有点圈钱的味道，不过总体来说书的质量还不错，读完也算是有收获。
《美团机器学习实践》读后感(三)：kaggle案例实战班课程视频下载
这本书还可以，虽然比较基础。
如果想要贴近实战，我这里分享一个实战案例课程https://link.zhihu.com/？target=https%3A//pan.baidu.com/s/1Xr20V3sImjDMcQxbkXv8yQ，从头到尾，代码实操讲解，真实数据。
本书的三个关键词，python，机器学习和kaggle都是极其热门的，而且应该是市面上介绍kaggle的首批出版书籍。本书有数位牛人写推荐语，作者写书的态度也是认真的
《美团机器学习实践》读后感(四)：**********北风《大数据数据分析与挖掘高级工程师》课程资源下载**********
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