【书评】【不推荐】《机器学习实战——基于ScikitLearn和TensorFlow》

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讲道理,这本书的学习过程真的是超累。一直憋着一口气才能坚持下来。机器学习部分好说,原理和实践部分其实挺烂的,但我不是很想喷,因为跟后面的tensorflow部分比起来,真的是小巫见大巫。为什么现在的书都喜欢省略代码呢?我看过tensorflow的书不止一两本了,都是面对初学者的入门书籍。然是,我发现作者们都十分喜欢省略代码。之前写过的,之后就用省略号表示了,让你自己往前面翻,自己找。之前讲过的知识点,也用省略表示,让你自己复习。就根本没有考虑过我们初学者的感受好吗!可能对于一个熟手来说,知识已经成了体系,代码已经熟悉得不行了,以这样的角度写入门书或者实战书真的很过分,也是一种不负责任。(国内国外的作者都有这样的毛病,并且,国内的教程稍微会好一些)。

如果不想听我比比了,我对这本书给个总结吧。烂到令人发指!

关注我的朋友应该知道,我习惯了边学边做笔记,这本书是我遇到的唯一一本让我笔记完完全全写不下去的书。知识点杂乱无章、代码敷衍了事,整体的行文没有逻辑,想说啥就写点代码应付一下,整体给人的感觉就是在瞎写,前后的小节之间没有联系,特别是代码上没有联系,一会儿东一会儿西的。这点在机器学习部分还能忍受,但是到了深度学习部分,就十分令人气愤了。

开始接触这本书的契机,是要做RNN,所以直接从循环神经网络那一章看起,痛苦的很,但是好歹是挺过来了,不懂的最后不是靠书解决的,大部分是百度帮助了我。相反,本来很容易就能讲清楚的道理,书里给你整的云里雾里的,浪费时间。

已经完成的章节笔记都传到CSDN了,现在是学到11章,11章的笔记都记了一大半了,最后实在是受不了了。最后用了其他章节几个字来结尾。

作为一个有始有终的人,我还是会坚持把这本书看完的,笔记就拉倒了。取其精华,弃其糟粕吧。(主要是花了钱哈哈哈)

最后附上我已经学过的,并做了笔记的各个章节的连接:

  • 第1章 机器学习概览
  • 第2章 端到端的机器学习项目
  • 第3章 分类
  • 第4章 训练模型
  • 第5章 支持向量机
  • 第6章 决策树
  • 第7章 集成学习和随机森林
  • 第8章 降维
  • 第9章 运行TensorFlow
  • 第10章 人工神经网络简介
  • 第14章 循环神经网络
  • 第15章 自动编码器

这次也是分章节做笔记的尝试,明显效果不是很好,以后做笔记还是一本书一个md。本来想着代码部分可以直接在github上,有需要的去github上找就完事儿了,但是想着也会有人看了 烂书,然后很痛苦,想去网上查一下有没有看同样的书的人,代码跑通了的。所以,我还是会在接下来的学习笔记中坚持记录写代码的过程。

以上仅代表个人观点,本人表达能力理解能力都有限,如果感觉我言辞激烈,那肯定是你理解的问题哈哈哈哈。。。

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纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行~

欢迎大家过来OB~

by 李英俊小朋友

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