美团机器学习实践的读后感大全

《美团机器学习实践》是一本由美团算法团队著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：79.00元，页数：2018-8-1，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《美团机器学习实践》精选点评：

●虽然讲的很宽泛，但是很实际，从真实的业务案例出发，列举了不同的方案，最后的结果等等。只是最后的在线模块，接触的不多，还需要有实际的使用经验才能理解。

●虽然初版有些错误，但干货满满。除了基本的 ML 流程特征处理选择，在挖掘、搜索、推荐、广告等方面也是特别详细，基本都可以依葫芦画瓢了。

●实践来的真知，味道不一样

●管中窥豹

●前面四章介绍了一般机器学习的做法，后面就浮光掠影的介绍了一下美团的各个机器学习框架。 感觉可以当科普性读物看看。

●只看了关于搜索的一章，不到一小时看完一章技术类的图书，也是“干货满满”，满篇堆砌概念。做过一点相关工作的都会知道这些经验。simrank与simrank++是同一个作者，书中还给出来引用，这是睁着眼睛说瞎话吗？我也不知道这本书的评价是怎么刷出来的。

●与学术著作相比，缺少参考文献，内容相对较浅，点到即止，但对于开拓视野很有帮助。感慨良多，同志需要更加努力。

●粗略浏览了一遍，干货还是挺多，对于工业界如何应用机器学习进行了很多的披露和介绍。感谢美团能出这样一本书，可以帮助学习过机器学习算法但没有在工业界实践过得同学迅速了解企业的应用和需求。内容涵盖很广泛，受限于篇幅每一部分具体介绍有限。

●很不错，很全面的讲解了机器学习的基础内容和场景应用，值得一读

●还是不错的

《美团机器学习实践》读后感(一)：读后感

机器学习的应用在推荐领域一早就开始应用了，不只是是从深度学习火了才开始的，传统方法着重于特征工程，特征弄得好，可以说就成功了一半，而深度学习出来之后，数据的地位反而提升了，因为深度学习能把特征工程融合进算法端到端的训练，当然如果能与以前特征工程结合在一起，那么效果肯定能更好。

看完这本书，感觉眼界又开阔了不少，大概了解了机器学习在移动端推荐中是如何应用的，以及大公司是如何在实际中应用的这些算法的。

还有感觉美团的算法部门是一个很乐于分享的部门，不管是公众号，网站，出书，虽然感觉这本书还有有点圈钱的味道，不过总体来说书的质量还不错，读完也算是有收获。

《美团机器学习实践》读后感(二)：kaggle案例实战班课程视频下载

这本书还可以，虽然比较基础。

如果想要贴近实战，我这里分享一个实战案例课程https://link.zhihu.com/？target=https%3A//pan.baidu.com/s/1Xr20V3sImjDMcQxbkXv8yQ，从头到尾，代码实操讲解，真实数据。

本书的三个关键词，python，机器学习和kaggle都是极其热门的，而且应该是市面上介绍kaggle的首批出版书籍。本书有数位牛人写推荐语，作者写书的态度也是认真的

《美团机器学习实践》读后感(三)：**********北风《大数据数据分析与挖掘高级工程师》课程资源下载**********

1、Level Ⅰ业务数据分析师

1、Excel必备常用工具使用与高级技巧

2、MySQL数据库

3、SPSS Modeler数据挖掘

4、数据挖掘分析师之软技能 数据分析入门

5、数据挖掘分析师之软技能 - 实战需求分析

6、数据挖掘分析师之软技能 - 实战竞品分析

7、数据挖掘分析师之软技能 - 实战产品规划与设计

8、Tableau商业智能与可视化应用实战

9、Echarts从入门到上手实战

2、Level Ⅱ建模分析师

1.实用型大数据挖掘算法

2.SPSS Modeler数据挖掘项目实战

3.Python 开发新手扫盲

4.实战基于Python的网络爬虫技术

5.R语言数据挖掘和分析

6.实战机器学习(基于Python)

7.零基础实战机器学习

8.大数据挖掘分析师之硬技能 - 基于金融行业的大数据挖掘分

9.Python2基础+数据分析

10.python3基础编程

3、Level Ⅲ大数据分析师

1、大数据挖掘分析师之硬技能 - Java语言基础

2、大数据挖掘分析师之硬技能 - 大数据必备的数据结构与算法

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4、Level IV数据分析专家

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