Machine Learning不大可能在一本書做到深入淺出

Machine Learning這門科學範圍很大，不大可能有一本書能在這個主題面面俱到。初學者需要先了解機器學習的範圍，再比較淺顯的去知道背後的理論基礎，之後再儘可能挖掘每一種算法的形成與直觀意義。在我閱讀過的機器學習書籍中，這本書與O'Reilly的Data Science From Scratch比較像，取向都不偏重數學的描述，而是利用文字與代碼來教學，再輔以具體的應用場景，或許這是作者的本意，儘量不要引進過度深奧的數學統計理論。但我個人比較偏好Packt Publishing的Python Machine Learning，因為Packt這本書交代了起碼的數學知識，這非常重要，無比重要。同時使用scikit-learn做為主軸，應用上更為實際。不過話又說回來，真的不大可能有一本書能在這個龐大主題做到面面俱到，Manning這本書做為學習路程中的起步，還是有閱讀價值。