《机器学习》读后感精选

　　《机器学习》是一本由(美)Tom Mitchell著作，机械工业出版社出版的平装(无盘)图书，本书定价：35.00元，页数：282，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。

　　《机器学习》精选点评：

　　●没有基础，磕磕绊绊地读了一遍，对机器学习似有所知。

　　●翻译 :(

　　●读了几章, 介绍性的, 肯定不适合用来入门

　　●机器学习本源。

　　●好吧最终还是没能看完，不敢妄下评语，讲了很多有用算法，翻译也不错

　　●经典无需多言

　　●后三章没读

　　●高屋建瓴

　　●泛泛而谈

　　●导师列的书单，经典

　　《机器学习》读后感(一)：写得挺清晰

　　虽然书的出版日期挺早，但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章，其中对决策树，ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题，貌似作者对统计不是很了解，t检验被翻译成t测试了：（不知英文版怎样有机会也要看一遍才好

　　《机器学习》读后感(二)：这本书为什么没有讲到支持向量机

　　如题。这本书为什么没有讲到支持向量机怎么没有呢？还是我没有看到？理论上这应该有一章来描述才对呀。之前在别的地方看到svm，有些模糊，想看看这本书怎么写的，结果居然没有。请问是在第几章？如果有的话。

　　另外，这本书我觉得写的非常拗口，虽然有人说这本书写得非常基础，不过我觉得看起来也是一种折磨。

　　《机器学习》读后感(三)：经典，入门好书

　　经典力作啊，虽然是九十年代中期写的，在全面性以及最新性方面都不是完美，但是作为入门性的教科书，非常适合自学。书中数学部分不是特别多，所以对大多数在自学中被数学绑脚的人可以不用担心，而且每一章都有参考论文，对于希望追根溯源，继续深入的同学就非常有用了。书的难度适中，而且结构安排、讲解都相当科学，是我很欣赏的一本书。

　　《机器学习》读后感(四)：翻译有很多逻辑错误

　　讲PAC的7.2章节里

　　英文版P207原文

　　This definition implicitly assumes that the

　　learner's hypothesis space H contains a hypothesis with arbitrarily small error for

　　every target concept in C.

　　本来是想表达

　　虽未明讲，但该定义其实做了一个假定，即对于C中每个目标概念，H中都有存在一个假设，该假设与此目标概念之间的误差可任意小。

　　在中文版P148缺翻译成了

　　该定义隐含假定了学习期的假设空间H包含一个假设，它与C中每个目标概念可有任意小的误差。

　　《机器学习》读后感(五)：猎兔搜索诚聘相关开发人员

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