机器学习深度学习相关书籍简评

本文点评了三本机器学习领域的书籍:《机器学习实战》、《神经网络与深度学习》及《白话深度学习与TensorFlow》,分别从内容质量、易读性和实用性等方面进行了评价。
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(1)机器学习实战, peter harrington,

  经典书籍,确实质量不错,初学者必看书籍,各章内容安排合理,由浅入深,配套代码也很详细,看了以后对机器学习多少有了一些了解。有个小缺点是代码用的是python2,感觉将来趋势是python3

 

(2)神经网络与深度学习,michael nielsen,

  这本书也很不错,网上可以直接下载,有中文翻译版,翻译质量不错。主要讲神经网络的基本概念,作者循循善诱,把基本的概念和相关技术的来龙去脉讲的很清楚,是一本给人启发的好书,可以反复阅读。也有配套的python代码

 

(3)白话深度学习与TensorFlow

  比前两本质量差了不少。虽然书名叫白话,讲的方式并不友好,没有别的书的基础,直接看并不友好,很多章节看不懂。不如直接搜各位大牛的博客看看大牛的科普更容易初步有个了解。配套的代码是GITHUB上的代码,直接拿来展示给读者,略微坑爹。代码复杂,根本和白话不符。十分不推荐看这本书

 

未完待续。。。

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