《机器学习实战》，我翻过两遍，每一次都没能读完。
为什么呢？
先说说好的一面。《机器学习实战》里面讲到了诸多的机器学习算法。虽说现在深度学习、强化学习等等的算法大行其道，但机器学习算法如线性回归、决策树等等，都仍然有其应用价值。这是因为：
1）深度学习对于运行的机器要求很高，在没有GPU的情况下，只要层数一多，就会耗费大量的时间，训练过程过长，投入资源较多；
2）深度学习算法等对于样本数要求较高，虽然有一些手段可以通过现有样本数进行一定的变化扩充，但一方面这会降低精度，另一方面需求的样本数仍然不是一个小数目；
3）经典机器学习算法虽然看起来简单，但是包括深度学习也是从这些经典算法演进而来的，我们通过经典算法的学习，才能够真正补全自己的知识体系，并且也可以多视角去审视问题，不能因为深度学习火就无视了其他方向；
4）经典算法用到的很多训练技巧，同样适用于深度学习，而且你可以在更简单的模型上应用体会；
综上（这也是我拍脑袋整理的几点），机器学习是基础、是全集，而深度学习等是分支，也算是机器学习中的一种，只是因为近年来大火而成为了一个壮大的分支。《机器学习实战》就包括了诸多的算法，以及其Python代码实现，是一本挺不错的书籍。我暂时还没看到其他书能够对这么多算法进行代码实现，而往往是深入在一个方面，所以这本书用来扫盲学习挺好的。
再说说这本书不太好的地方。
1）这本书对于原理说的不透，也不算太清晰，算是写了一些，但是仅靠这本书上的描述，恐怕会看的云里雾里；即便是我已经看过两遍吴恩达的“机器学习”视频，仍然是看的迷迷糊糊；
2）每一种算法都有代码实现，并且调用了不同的数据集，这点本来是挺好的；但是这本书并没有试图将这些代码框架化，导致每一章都相对独立，代码可复用性不强；虽然你可以学习每套代码，试图去读懂每一行代码，但是当数据集发生变化，或者其他的一些情况，想要复用代码还是不容易的；
3）差不多300页的书，字印的真的很小（至少行间距是很小的），看几页就容易累；其实还不如多印几页，价格还能卖的贵一点；干嘛字要印的那么小呢？
我之所以没将其读完，大概原因就是这样吧。不过之前已经将《Python神经网络编程》解读了一遍，忽然想到了这一本书，我想确实可以将机器学习的各种算法实战实现来解读一下，也正好巩固自己对这些算法的认知。对于大家来说，也能是一个参考，至少我踩过的坑，大家就不用踩了，是不是挺好？
我估计整本书的解读，会远比《Python神经网络编程》的20篇解读来的多的多吧。我预期是50章？不确定。我会在解读算法、代码等的同时，也就代码实战“玩一玩”，就如《Python神经网络编程》伴读里的“玩转”部分。当然大家如果能自己动手玩一玩，是最好的。
实战出真知。好了，来吧，让我们一起来啃这本300页的机器学习书籍吧。
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