统计练习方法典范读后感10篇

2018-11-20 13:33:55 标题分类:游后感 关键词:美文读后感,美文观后感,美文游后感 阅读:79

统计练习方法典范读后感10篇

  《统计练习方法》是一本由李航著作,清华大学出版社出版的235图书,本书定价:38.00元,页数:2012-3,特经心从网络上清算的一些读者的读后感,期望对各位能有辅助。

  《统计练习方法》读后感(一):很不错的书

  写得真好。虽然内容少,但写得都比较透,很清楚。如今虽然只看了第一章,但劳绩不小。可以和stanford正在开的机器练习课一起学。推荐各位读一下,大牛就不用看了。要深入练习的也不用看了。学到前面再和各位交换。

  《统计练习方法》读后感(二):读完《统计练习方法》的评价

  花了2个礼拜看完了这本书,觉得作者前半部分写的还是挺用心的。固然前面的内容也比较简朴。可是最前面两章写的有些莫名其妙,很多物品都基本没有交代清楚,上来就列个公式,都不告知你是怎么来的。也大概是我水平有限,不过确实觉得作者在后两章节上写的有点对付得觉得

  《统计练习方法》读后感(三):挺好的一本书

  五一空闲时看了第一章的概论和第二章的感知机。一个觉得这本书很基础,它没有侃那么深的道理,一章也就是10多页,不像《PGM》那样的书开始给人一种压力,加上又是国人写的,觉得很近人。这些理论性知识也弥补了自己对某些算法明白的模糊性,很合适像我们如此聚集知识的人看。

  《统计学习方法》读后感(四):机器练习必念书籍

  薄薄的一本,纯理论,详细的公式推导,跟着推一遍提高很大!

  由于是纯理论,所以配着《机器练习实战》非常好用!如此既明白了原理,也能用python写出详细的代码,加深了练习印象。尽管在真正的工程中,有大概利用的是scikit-learn库,可是自己敲一遍代码还是很好的。

  《统计练习方法》读后感(五):中国作者关于机器练习最好的书之一

  暑假准备口试的时候,开始看这本书,刚开始看的时候,被书中的内容深深迷惑住了,介绍了很多典范的机器练习算法,关于想敏捷入门而且不喜欢读英文书的人来讲,这绝对是一本典范之作。只是内里的数学推导太简单了,必要的数学知识解说的也不是太清晰。在我看过andrew ng的课本之后,我不得不说,还是国外大教授的解说浅易易懂。不过还是推荐这本书啦

  《统计练习方法》读后感(六):这是一门气宗的书

  先练剑,后练气。我觉得联合 http://book.douban.com/subject/24669811/ Building Machine Learning Systems with Python 这种剑宗的书,互相印证,必然功力大增。

  《统计练习方法》读后感(七):干货满满

  李航博士这本《统计练习方法》与周志华教授的《机器练习》可以说是中文机器练习范畴的典范课本,干货满满,自己如果读透而且实现一遍算法的话会有很大劳绩,可以参考我写的履历一起练习

  https://blog.csdn.net/devil_bye/article/details/80724841

  《统计练习方法》读后感(八):注重理论,也有实际例子

  最初拿到手就觉得整本书都是公式,扫了一遍,发明看起来很费劲!

  如今重新再看多一遍,并将内里的算法自己实现了一遍,已经看完第五章了,照着书里的算法逻辑与程序自己动手后觉得还是可以搞懂一些的

  附:本人的练习笔记博客

  http://www.cnblogs.com/juefan/p/3843560.html

  《统计练习方法》读后感(九):新手“不友好” 需要沉下心看

  所谓新手不友好 是指如果你只是为了用统计练习的方法去完成一个事例 好比kaggle上的数据 该书很不友好

  倡导你间接去看sklearn的中文文档,在初步成为一个sklearn的api选手之后

  回头看这本书 我只能说真的挺好的 看这本书让民气沉下来 更能明白算法提高见识

  总之我觉得本书合适你对机器练习有肯定的了解 且已经理论过一些案例 挪用过一些sklearn的接口 据说过knn lr svm 的原理的基础上 看统计练习方法这本书 会更加拧实知识并开阔眼界 还能巩固一下数学原理

  《统计练习方法》读后感(十):干货为主,初学者不能作为唯一书籍

  这本书干货为主,甚么意思呢,就是过剩的例子啊诠释啊不多,很精简的就从问题定义开始,到算法,到分析。所以别看书这么薄,其实内容很多。固然,好像作者另有意象再写一本,这本书如今还不全,有一些模型在本书总没有提到。

  关于初学者而言,其实机器练习其实不轻易,如果只读这本书就更不轻易了吧。我尽管不是机器练习的大牛,可是关于其中的很多术语、问题都有概念后看这本书才觉得好的,如果我甚么都不知道,这种干货为主的古老教科书有大概会让我讨厌机器练习的(个人观念)。可是,如果把这本书作为参考书,那将是非常好的一本,一方面算是比较权势吧,另外一方面是简洁,用公式、逻辑说话,不做太多普通的诠释,比起PRML等书就简洁了很多,有着独特的魅力和市场需求。

  最终一句批评,估量也只有中国人能写出这种范例的书。外国人好像很少写”干货书“,应当是一种相辅相成吧。

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