机器学习实战读后感锦集

《机器学习实战》是一本由Peter Harrington著作，人民邮电出版社出版的332图书，本书定价：69.00元，页数：2013-6，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《机器学习实战》读后感(一)：机器学习里很实用有干货的一本书了

不夸夸其谈概念理论，有理论也有实战，对于熟悉机器学习各种算法有很大的帮助作用。虽然是一本基础类书籍，但是读了之后还是收获较大。一直在找实用性较高的机器学习方面的书，这本算是找到了。书中对算法的讲解简单清晰有条理，实战的例子也选得很恰当。

《机器学习实战》读后感(二)：没有惊喜，平庸！！

本书强调的是机器学习算法的Python实现，并未深入涉及这些算法的数学证明或推演。理解机器学习的算法本书就需要基本的数学基础。个人感觉还是先找本机器学习的书籍理解这些算法数学原理，然后在根据这本书编写Python代码，有助理解算法精髓。

《机器学习实战》读后感(三)：主要注重实战

这本书基本上是基于一个例子讲解一种机器学习算法，但是朴素贝叶斯那一章就存在重大错误了！书页眉下面标注使用伯努利模型，但计算条件概率那段代码却是混合使用伯努利模型与多项式模型，网上流传已久的代码与算法描述页都是错误的，不知道为什么只有几个人提到这个错误了

《机器学习实战》读后感(四)：只能说是本源码

这本书最大的优点在于有源码实现，很赞，但是理论部分太差了，看了逻辑回归和支持向量机两章，发现好多理论都没讲，就比如逻辑回归中的Cost函数都没说，如果不了解，源码读起来也是一头雾水，所以对于初学者还需要一本理论较强的书，推荐李航博士的统计机器学习方法，刚好配套～

《机器学习实战》读后感(五)：如果你有编程经验，而且是机器学习的入门者，这本书适合你

如果你是机器学习的入门者，如果你想快速看到算法的执行效果，那么这本书适合你。

作者把算法的基本原理讲的很清楚，而且代码是完整可执行的。当然，如果你想了解算法背后的数学原理，还需要花时间去复习一下概率论、高等数学和线性代数。

BTW：读者最好有编程经验，有抽象思维。