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(分)
评论数:0
l***2
2017-06-25 06:44:26
纸张很白,篇幅短小。书中配图很丰富,基本上占篇幅的40%已以上。
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4***m
2017-06-20 23:15:07
看错了,以为是Python的,有点可惜
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d***8
2017-06-20 20:10:03
此书有堆代码的嫌疑,内容较少而且浅…
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飞***7
2017-06-16 21:53:19
写的有点浅,没有机器学习实战好。
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每***穹
2017-06-12 17:04:13
书写得一般般,感觉没什么具体内容
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N***r
2017-06-06 13:18:57
机器学习的书已泛滥,良莠不齐!这书内容太简单了,不讲原理,是重实践的书!
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r***a
2017-06-05 09:05:05
坑钱的,不值
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自***西
2017-06-03 12:42:50
内容值得一看,代码排版不是很好
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u***m
2017-05-31 09:43:36
刚买两天就降价,日
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j***l
2017-05-01 20:03:03
书的语言一般,不容易看懂
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l***6
2017-04-30 10:05:26
2017.5第一版,关键是我4月份买的
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1
步步惊心2018 回复说: 2017-05-11 11:48:50
亲爱的读者您好!版权页上的出版时间是出版社向新闻出版广电总局申请CIP时填的时间,与图书实际入库存在时间差。很抱歉造成您的误解,如在学习上有疑问,可以到异步社区就本书与编辑和作者交流。感谢您的理解和支持。
j***子
2017-04-09 18:49:22
侧面烂了 不高兴
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z***a
2017-01-25 15:28:02
讲得很浅,倒是很细致,一大堆源代码,适合python和机器学习没有基础的来学习...离真正的算法和应用差得太远...
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赌***x
2016-11-20 17:16:26
一般
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夏***丶
2016-08-25 16:13:46
一般般
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w***q
2016-08-25 12:01:47
一般,需要较多的知识储备,目录性质的书籍
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购买日期
2016-08-14
2016-08-16 21:55:22
书脊被撞坏
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榴***爵
2016-06-22 08:54:29
编译得很粗糙,不推荐
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实***京
2016-06-07 12:11:03
2分是送给译者的。 翻译者是个博士,而且是什么研究院的,但是中文好像还不怎么样。比如,假正,属于哪家的惯例? 不建议阅读。 有能力的还是去读期刊吧。 不能自定义标签,只好随便点了。
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购买日期
2016-03-13
2016-05-10 23:26:51
书中首先介绍了机器学习的构成要素(任务、模型、特征)和机器学习任务,接着详细分析了逻辑模型(树模型、规则模型)、几何模型(线性模型和基于距离的模型)和概率模型,然后讨论了特征、模型的集成,以及被机器学习研究者称为“实验”的方法
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