《白话机器学习算法》的读后感

   因为最近机器学习以及相关技术感兴趣，所以开始进行开荒式学习。

   但是在阅读了N本相关图书后，发现根本读不下去呀。（之前开荒从来没出现过这种情况，你确定这是代码？？）

   究其原因就是因为这门学科中设计大量的高数基础内容和各种类似几何的抛物线模型，为此我还回去重温了一下高数课本，但是没有坚持下来，主要是现在在工作中已经很忙了，不会像学生时代有大把的时间来通读一本书。

   我们需要的是快速弄懂我们不知道的知识点，这也是为什么对于程序员来说，百度多数时候比一整本书要好用的多。就在我被这个问题困扰的时候发现了这本书。（此时也是一直坚持着看python同类机器学习的书）。

    这本书给我的感觉是很薄，内容并不多，随便翻了翻居然一个数学公式也没有。其实我一直想要理解一些机器学习的典型概念，比如：k均值分类、回归分析、神经网络等。我相信很多人都跟我一样有这种想法。因为如果你是一个传统的开发或是其他软件从业人员的话，你根本无从接触此类定义概念。因为我们很大部分的时间都被需求、开发、测试、上线发布等问题占用。

    在读相关书籍的时候，我发现最让人发狂的是，好像写这些书的人都是统计学毕业的一样。从"是，专家先生，你很懂这个概念，请给我详细的说明一下这个问题。"到“我去，你能不能不写这么多公式，你这是赤裸裸的炫耀。”，最后“我不学了，看不懂。告辞。” 

    而且很多公式基本上英文比数字多，这就很让人尴尬了。虽然我觉得是我不对，我知识浅薄、我不学无术、我懒惰咸鱼。

    这本书就让我很开心，是的，很开心。我决定先读读看，因为一般来讲对于内容较少的书我并不反对，主要能解决我的问题就行。

    在读了一半后发现，这本书并没有对算法的起源和演变进行解释，也没有同类书中的各种公式变换，它就是用我们平时的普通话来把这些算法的功能和意思说了出来。它可能不是一本教你写机器学习代码的书，也不是一本让你学以致用的算法书。但是它绝对是一本辅助你快速入门的算法解释书。

    其中让我印象比较深刻的是他对整个的机器学习概念和相关算法进行了概述，而且文笔极其简短。对于常规的算法都进行了比较通俗易懂的解释，但是注意这里只能让你大致的了解算法的作用和含义。对于你解析公式和编写代码没有帮助，该去看专业的编写程序的书还是要去看的。

    说一下这本书的不足，可能是所有写此类入门科普类图书的共同问题，就是写书的作者本身是精通这类学科的高手，在写书的时候会自然认为某些概念和过程是所有人熟知的，但是实际情况确实并非如此。不得不承认如果连基本的原理也写出来确实使得篇幅过长，但是对于从来没接触过机器学习及其算法的读者确实会造成困难。

    综上所述，这是一本阅读难度不高的书，适合对机器学习有了初步认识，尤其是在看同类的机器学习学习书遇到算法迷茫学不下去的读者。但是它不是一本给从来没有接触过机器学习的读者阅读的科普书。