《动手学机器学习》是一本关于机器学习的实践指南。本书内容丰富，系统地介绍了机器学习的基本原理、常用算法和实际应用。作者通过丰富的实例和实践项目，帮助读者深入理解机器学习的核心概念和方法，并通过动手实践提升读者的实际操作能力。这本书对于想要深入学习和应用机器学习的人来说是一本很好的参考书籍。
《动手学机器学习》读后感(一)
本书的内容涵盖了机器学习的各个方面，包括分类、聚类、回归、生成模型、深度学习等。本书的特点是注重实践，通过大量的示例和练习题，让读者在实践中逐步掌握机器学习算法的原理和实现方法，它不仅系统全面地介绍了机器学习算法的核心概念和方法，还通过大量的实践和在线资源，帮助读者更好地掌握和应用这些知识，非常值得阅读。
《动手学机器学习》读后感(二)
看了本书的第一部分，写一下本书的书评。本书评观点仅代表个人观点。 全书分为四个部分。第一部分为机器学习基础，该部分主要讲解机器学习的基本概念和最基础的机器学习算法，同时讲解机器学习的主要概念，便于读者更好理解机器学习的基本原则和试验方法。第二部分为参数化模型，该部分主要讲解了线性模型，神经网络，卷积神经网络以及循环神经网络算法及实现。第三部分为非参数化模型，该部分主要介绍了支持向量机、决策树、集成学习和梯度提升决策树。第四部分为无监督模型，该部分主要介绍了k均值聚类、主成分分析、概率图模型等算法的理论知识与代码实现。该书内容丰富，涉及了机器学习的基础知识，不仅有代码的从零实现，让读者更好的理解其中的算法，还有通过sklearn包实现的代码，帮助读者更好地运用代码解决自己的问题。 本书与《动手学深度学习》名字相似，只是把深度学习换成机器学习。两本书都有着相似的模式，将代码和相关概念融合在一起，让读者能够在学习机器学习的理论知识，同时动手进行代码实践，更好地学习与掌握机器学习的相关知识。本书还有配套的视频资源，可以帮助读者进行学习。 总得来说，本书还是很好的，作为一本机器学习的入门书还是可以值得推荐的。
《动手学机器学习》读后感(三)
此书是一本深入浅出的机器学习入门书籍，对于初学者来说是一本难得的宝藏。这本书以清晰的语言和丰富的实例，帮助读者逐步掌握机器学习的核心概念和实际应用。书中的内容结构合理，从机器学习的基础概念开始，逐步引导读者进入更深入的内容。作者完整的体系结构演示，帮助读者理解算法的原理和实现方式。与许多其他机器学习书籍相比，这本书更注重实际操作。它引导读者使用流行的机器学习库PyTorch实际动手构建模型，训练数据，进行预测等。这种实践导向的学习方式，使读者能够更快地掌握知识，更有信心地进入实际项目。此外，书中对于数学知识的要求相对较低。作者用通俗易懂的方式解释了机器学习中涉及到的数学概念，使得即便没有深厚的数学背景，读者也能够理解和运用其中的算法。然而，正如任何一本书籍都有其局限性一样，由于篇幅所限，书中的某些主题可能没有展开讲解得很深入。读者在深入学习某个特定领域时，可能需要寻找更专业的参考资料。综上所述，如果你想要入门机器学习，并且希望通过实际动手来学习，那么这是一本值得推荐的书籍。它不仅能够帮助你建立坚实的机器学习基础，还能够培养你的实际问题解决能力，为你未来在这个领域的学习和工作打下坚实的基础。
《动手学机器学习》读后感(四)
此书是一本深入浅出的机器学习入门书籍，对于初学者来说是一本难得的宝藏。这本书以清晰的语言和丰富的实例，帮助读者逐步掌握机器学习的核心概念和实际应用。书中的内容结构合理，从机器学习的基础概念开始，逐步引导读者进入更深入的内容。作者完整的体系结构演示，帮助读者理解算法的原理和实现方式。与许多其他机器学习书籍相比，这本书更注重实际操作。它引导读者使用流行的机器学习库PyTorch实际动手构建模型，训练数据，进行预测等。这种实践导向的学习方式，使读者能够更快地掌握知识，更有信心地进入实际项目。此外，书中对于数学知识的要求相对较低。作者用通俗易懂的方式解释了机器学习中涉及到的数学概念，使得即便没有深厚的数学背景，读者也能够理解和运用其中的算法。然而，正如任何一本书籍都有其局限性一样，由于篇幅所限，书中的某些主题可能没有展开讲解得很深入。读者在深入学习某个特定领域时，可能需要寻找更专业的参考资料。综上所述，如果你想要入门机器学习，并且希望通过实际动手来学习，那么这本书绝对是一本值得推荐的书籍。它不仅能够帮助你建立坚实的机器学习基础，还能够培养你的实际问题解决能力，为你未来在这个领域的学习和工作打下坚实的基础。
《动手学机器学习》读后感(五)
《动手学机器学习》是一本深入浅出的机器学习入门书籍，对于初学者来说是一本难得的宝藏。这本书以清晰的语言和丰富的实例，帮助读者逐步掌握机器学习的核心概念和实际应用。书中的内容结构合理，从机器学习的基础概念开始，逐步引导读者进入更深入的内容。作者完整的体系结构演示，帮助读者理解算法的原理和实现方式。与许多其他机器学习书籍相比，这本书更注重实际操作。它引导读者使用流行的机器学习库PyTorch实际动手构建模型，训练数据，进行预测等。这种实践导向的学习方式，使读者能够更快地掌握知识，更有信心地进入实际项目。此外，书中对于数学知识的要求相对较低。作者用通俗易懂的方式解释了机器学习中涉及到的数学概念，使得即便没有深厚的数学背景，读者也能够理解和运用其中的算法。然而，正如任何一本书籍都有其局限性一样，由于篇幅所限，书中的某些主题可能没有展开讲解得很深入。读者在深入学习某个特定领域时，可能需要寻找更专业的参考资料。综上所述，如果你想要入门机器学习，并且希望通过实际动手来学习，那么《动手学机器学习》绝对是一本值得推荐的书籍。它不仅能够帮助你建立坚实的机器学习基础，还能够培养你的实际问题解决能力，为你未来在这个领域的学习和工作打下坚实的基础。
《动手学机器学习》读后感(六)
《动手学机器学习》是一本深入浅出的机器学习入门书籍，对于初学者来说是一本难得的宝藏。这本书以清晰的语言和丰富的实例，帮助读者逐步掌握机器学习的核心概念和实际应用。书中的内容结构合理，从机器学习的基础概念开始，逐步引导读者进入更深入的内容。作者完整的体系结构演示，帮助读者理解算法的原理和实现方式。与许多其他机器学习书籍相比，这本书更注重实际操作。它引导读者使用流行的机器学习库PyTorch实际动手构建模型，训练数据，进行预测等。这种实践导向的学习方式，使读者能够更快地掌握知识，更有信心地进入实际项目。此外，书中对于数学知识的要求相对较低。作者用通俗易懂的方式解释了机器学习中涉及到的数学概念，使得即便没有深厚的数学背景，读者也能够理解和运用其中的算法。然而，正如任何一本书籍都有其局限性一样，由于篇幅所限，书中的某些主题可能没有展开讲解得很深入。读者在深入学习某个特定领域时，可能需要寻找更专业的参考资料。综上所述，如果你想要入门机器学习，并且希望通过实际动手来学习，那么《动手学机器学习》绝对是一本值得推荐的书籍。它不仅能够帮助你建立坚实的机器学习基础，还能够培养你的实际问题解决能力，为你未来在这个领域的学习和工作打下坚实的基础。
《动手学机器学习》读后感(七)
hands on ml这类书，是更直接的说这个书名，已经出版了好几本不同作者的作品，国内也有译本，但是都觉得不够原汁原味。本书出版后，很是期待，毕竟是国内技术大佬，团队出品，更符合我们从小中文学习的习惯，言词也更易理解。
创作人员从机器学习基础出发，从机器学习介绍、数学知识再到各算法公式和使用。
线性回归模型，包括如何拟合数据、评估模型性能以及处理回归问题中的常见挑战。
卷积神经网络（CNN），详细讲解卷积神经网络，以及它们在图像处理任务中的应用，如图像分类和物体检测。
循环神经网络（RNN），探讨循环神经网络，用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。
无监督学习，介绍无监督学习方法，如聚类和降维，以及它们在数据分析中的应用。
……
一系列算法下来，建议还是需要啥看啥。如果初学者入门可以系统的过一遍。对于入门效果很不错。书中提供了多个实际项目案例，让读者能够将所学的机器学习技术应用到实际问题中。
《动手学机器学习》读后感(八)
随着GPT的爆火，AI和机器学习又再次重回到大众的视野。大模型技术的发展应用离不开AI技术的快速发展，而机器学习作为AI技术的一种方式是一种比较基础的技能，就像是数学对社会所起到的作用一样无处不在。这本书中提到机器学习能预测蛋白质的三维结构，能够赋能工厂通过建模不同机组的作业数据来降本增效，还能够构建出新型对话系统实现人机对话和知识库系统，甚至可以编写代码来完成人类语言描述的任务等等。这样一说就会感觉机器学习技术并不神秘，就在我们身边。
《动手学机器学习》这本书之所以能够让人眼前一亮，在于“动手”二字，这本书最让我印象深刻的一点就是每一章都是由一个python notebook组成，notebook中包括机器学习相关概念定义、理论分析、算法过程和可运行代码，从学到练一气呵成，非常符合学校的教学思路，同时内容也很丰富。整本书共包含四个部分，第一部分是基础内容，第二部分是参数化模型，第三部分是非参数化模型，第四部分是无监督模型，这四个部分均是机器学习的主干知识，既是基础又非常重要。通过动手学练的方式避免了看天书一样的枯燥，相信可以很快就学完并掌握。
另外这本书还录制了视频课程，可以直接在网站上学习，非常方便。这本书也是上海交大的老师和学生共同编写的，在业内也是很具有权威性的。
《动手学机器学习》读后感(九)
人工智能和机器学习有什么关系？如何没有相关的经验和实践，相信很多人很难回答这个问题。可以说现有的人工智能的主要进展都是在机器学习技术层面上，人工智能中预测任务就是机器学习的技术范畴。其本身是一本研究算法的学科，可以通过编辑，利用经验数据来提示任务的性能指标，所以这里说的学习可以用任务，指标，数据来进行定义。这里应用的编程也是非显式的，即在一个空间模型中寻找最优模型的过程。机器学习按任务分监督学习，无监督学习，强化学习等三大类。以建模方式来划分就是参数化模型，非参数化模型。我们通常用机器来预测的效果主要依赖泛化能力，可以通过对相似的标签层层推进来演化出结果，但这过程中也要注意防止出现“过拟合”的数据。
那么机器学习有哪些是限制那？其一就是数据限制：因为数据是有时效性的，过时的数据可能对提升模型进度的帮助不大。其二是泛化能力限制：如果缺乏数据或者需求举一反三，机器学习也无法有效的完成任务。其三是使用形态：目前是针对一个特定的任务，输入数据，输出模型，这也很难被用于强人工智能的应用的项目。
本书在后面的章节分别从参数化模型，非参数化模型，无监督模型上进行了详细的讲解，如果你想开始从事或学习机器学习相关的领域，相信读完此书后，可以有一个较为基本的认知和理解，并可以直接动手进行一些实践。
《动手学机器学习》读后感(十)
作为读者，这本书对我来说是一本非常有吸引力的机器学习教材。首先，它的作者团队来自上海交通大学ACM班，这使我对书中的内容和教学质量有了更高的期望。而且，这本书不仅仅是理论的介绍，还包含了丰富的代码实现和示例，这对于我来说是非常重要的，因为通过实践和动手操作，我可以更好地理解和掌握机器学习算法。
我喜欢这本书的结构和组织方式。它将机器学习的内容划分为四个部分，从基础到高级逐步展开，这样我可以系统地学习和掌握各个方面的知识。每个部分都涵盖了重要的算法和方法，例如线性模型、神经网络、支持向量机、决策树等，这使我可以全面了解不同类型的机器学习模型。
另外，这本书的配套资源也相当丰富，包括理论解读视频、在线代码、习题、配套PPT课件和学习社群。这些资源可以帮助我更好地学习和巩固所学的知识，并且可以与其他读者进行交流和讨论，促进学习的互动和深入。
最后，我也注意到这本书得到了许多业内专家的推荐，他们对其内容和质量给予了高度评价。这也增加了我对这本书的信心，相信它会为我提供有价值的机器学习教育和实践经验。
总的来说，作为一本面向机器学习教学实践的图书，这本书在内容和资源方面都给我留下了深刻的印象。我期待能够通过阅读这本书，深入了解机器学习的基本原理，掌握相关的代码实现，并为将来深入研究和应用机器学习打下坚实的基础
《动手学机器学习》读后感(十一)
《动手学机器学习》——一把开启机器学习大门的钥匙
在如今数据爆炸的时代，机器学习作为处理和分析大数据的关键技术，已经受到前所未有的关注。然而，对于初学者来说，如何掌握这门复杂的技术却是一个难题。此时，人民邮电出版社推出的《动手学机器学习》犹如一盏明灯，为初学者照亮了前行的道路。
总体来说，本书具有以下几大特点：
1. 内容系统全面：本书内容涵盖了机器学习的核心概念及代表性方法，既包括神经网络、集成学习等经典理论，又涉及深度学习、强化学习等前沿技术。
2. 注重实践：本书不仅提供可在线运行的代码，还通过大量示例和练习题帮助读者加深对机器学习技术的理解。这种理论与实践相结合的方式使得本书不仅是一本理论教材，更是一本实践指南。
3. 难度适中：本书在讲解机器学习算法的同时，注重原理的阐述和难度的循序渐进，使得初学者能够逐步理解和掌握这些算法。
4. 资料丰富：本书不仅有纸质图书，还提供了丰富的在线资源，如理论解读视频课程、代码示例、习题和教学课件等，为读者提供了全方位的学习支持。
总的来说，《动手学机器学习》是一本理论与实践并重的机器学习教材，适合初学者和行业人士阅读。无论你是对机器学习感兴趣的初学者，还是正在寻找一本实用教材的行业人士，都可以从这本书中获得有价值的帮助和指导。
《动手学机器学习》读后感(十二)
《动手学机器学习》乃一本通俗易懂的机器学习入门佳作，对于初学者犹如一座瑰丽宝藏。由上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写。
这本书以其通俗易懂的语言，生动有趣的实例，以及深入浅出的理论解释，使得读者能够轻松地掌握机器学习的基本概念和方法。
采用实践导向的教学方法，通过具体的案例和代码演示，让读者亲身实践机器学习的各种算法和应用。这种实践方式不仅有助于加深读者对机器学习的理解，还能够激发读者对机器学习的兴趣和热情。
在书中，作者以通俗易懂的语言解释机器学习的核心概念和实际应用，并通过实际的案例和代码演示来引导读者深入理解和掌握机器学习的技术。读者可以亲自动手构建模型、训练数据并进行预测，从而更好地理解机器学习算法的原理和实现方法。
通过实践导向的学习方式，读者能够更快地掌握知识，更有信心地进入实际项目。同时，由于书中对数学知识的要求相对较低，即使没有深厚的数学背景，读者也能够理解和运用其中的算法。
《动手学机器学习》是异步图书深度学习系列(共37册)， 这套丛书还有 《深度强化学习实战》《机器学习实践指南》《深度学习案例精粹》《Python深度学习》《PyTorch生成对抗网络编程》 等
《动手学机器学习》读后感(十三)
本作《动手学机器学习》由上海交通大学ACM班创始人俞勇，上海交通大学副教授，致远学院ACM班教师张伟楠主笔编写。
张伟楠老师2017年开始给致远学院的学生们上课讲授机器学习时发现一个学生们的痛点——课上讲授完机器学习理论知识和推导完大量公式后，学生们在做课后实践作业的时候却连第一行代码也不知道如何下手！由此我想起来自己学习数据结构的时候，课本上的知识和算法推导理解起来没多难，可是代码实现却寸步难行。张老师由此想到一个解决方法，即把课程讲义和可运行的代码在课后以Python Notebook的形式发给学生。随后几年又将现在的动手学相关部分材料以课程辅导资料和代码小作业的形式发给学生，经此不断迭代形成了《动手学机器学习》的雏形。因此本书一大优点便是既有理论知识讲解，又有实践环节，真正做到了边学边练。
本书结构独特性地分为了四大部分：第一部分为机器学习基础，讲解了机器学习基本概念、必要的数学基础和两个最基础的机器学习算法——KNN和线性回归，并且基于这两个算法讨论了机器学习的基本思想和实验原则，可以说是为机器学习小白打下一个坚实的基础。本书将监督学习模型划分为参数化模型和非参数化模型——分别对应于第二、三部分进行讲解，更好地帮助读者从原理和代码方面体会参数化模型和非参数化模型之间的区别和优劣。第四部分为无监督学习，涉及聚类、PCA降维、概率图模型、EM算法和自编码器，从不同任务和不同技术角度对无监督学习进行讨论，让读者体会到无监督学习和监督学习之间的区别。
本书有全套源码基于Python3编写——既可以从异步社区下载，也可以从git仓库提取，对应的章节还可以扫描书中二维码进行视频学习，这样便形成了边学习理论，边动手实践;边看书学习，边看视频学习的双重闭环。十分推荐运用本书进行机器学习入门。
《动手学机器学习》读后感(十四)
本书机器学习分析从基础到参数化模型和非参数化模型再到无监督模型，完整地概括了机器学习的各个方面的算法和概念，比较严谨和全面。 对于基础知识了解不多的读者，作者还在开始介绍了很多相关的知识进行学习，以便更好地入门学习。对于其中提到的各种术语还搭配了丰富多样的图片和公式进行参考学习。还有一部分扩展阅读方便读者进行自我提高。 书籍配套的视频和电子讲义教材也非常丰富，可以结合书籍学习，而且在书籍新书发布会上几位教授还亲自进行了经验分析和课程教学，对于这本书的编撰聊了一些心得，也让我收获颇丰。 本书精简不啰嗦，面面俱到，从原理上给你整得明明白白的，辅以适当的例子，没有多余的图表，因为人工智能不是什么画图跑demo的专业，需要有扎实的数学基础。同时看机器学习或其他比较数学化的进阶课程，这一步不需要敲代码，你要会的是滚瓜烂熟的推导，做到这一步，再去kaggle参加奖金赛，阅读kernel，学习state of the art 模型，学习特征工程，再在学习过程中阅读最新的论文或者经典的论文，不断迭代这个过程，别淹死在什么机器学习实战上。
《动手学机器学习》读后感(十五)
作为一名机器学习的研究者和实践者，我时常惊叹于机器学习技术在各个领域的成功赋能，它大大提升了人类在各领域的效率，是当今真正的通用型技术。与蒸汽机、电力不同的是，现阶段的机器学习技术需要各领域的从业人员根据领域业务问题来做具体的机器学习整合方案。正因如此，机器学习技术应该深入各行各业的人才培养体系，各个专业的人才都应该学习机器学习这门学科。
作为现代人工智能技术的基础学科，机器学习同时在数学和编程两方面对学习者提出了较高的要求。一方面，学习者需要充分理解机器学习方法背后的原理，才能在各种实践场景中更好地选择合适的机器学习模型，或者甄别模型失效的原因。另一方面，机器学习是建立在实践之上的一门学科，拥有再好理论性质的算法和模型都需要用实际性能来考量。因此学习者需要在编程实践中不断地验证和修正自己对机器学习模型性能和学习行为的认知。
本书面向的读者主要是对机器学习感兴趣的高校学生（不论是本科生还是研究生）、教师、企业研究员及工程师。在阅读本书之前，读者需要学握一些基本的数学概念和数理统计基础知识（矩阵运算、概率分布和数值分析方法等）。本书包含4个部分。第一部分为机器学习基础，主要讲解机器学习的基本概念以及两个最基础的机器学习算法，即KNN和线性回归，并基于这两个算法讨论机器学习的基本思想和实验原则。这一部分涵盖了机器学习最基础、最主要的原理和实践内容，完成此部分学习后就能在大部分机器学习实践场景中上手解决问题。第二部分为参数化模型，主要讨论监督学习任务的参数化模型，包括线性模型、双线性模型和神经网络。这类方法主要基于数据的损失函数对模型参数求梯度，进而更新模型，在代码实现方面具有共通性。第三部分为非参数化模型，主要关注监督学习的非参数化模型，包括支持向量机、树模型和梯度提升树等。把非参数化模型单独作为一个部分来讨论，能更好地帮助读者从原理和代码方面体会参数化模型和非参数化模型之间的优劣。
