《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》

讲道理，这本书的学习过程真的是超累。一直憋着一口气才能坚持下来。机器学习部分好说，原理和实践部分其实挺烂的，但我不是很想喷，因为跟后面的tensorflow部分比起来，真的是小巫见大巫。为什么现在的书都喜欢省略代码呢？我看过tensorflow的书不止一两本了，都是面对初学者的入门书籍。然是，我发现作者们都十分喜欢省略代码。之前写过的，之后就用省略号表示了，让你自己往前面翻，自己找。之前讲过的知识点，也用省略表示，让你自己复习。就根本没有考虑过我们初学者的感受好吗！可能对于一个熟手来说，知识已经成了体系，代码已经熟悉得不行了，以这样的角度写入门书或者实战书真的很过分，也是一种不负责任。（国内国外的作者都有这样的毛病，并且，国内的教程稍微会好一些）。

如果不想听我比比了，我对这本书给个总结吧。烂到令人发指！

关注我的朋友应该知道，我习惯了边学边做笔记，这本书是我遇到的唯一一本让我笔记完完全全写不下去的书。知识点杂乱无章、代码敷衍了事，整体的行文没有逻辑，想说啥就写点代码应付一下，整体给人的感觉就是在瞎写，前后的小节之间没有联系，特别是代码上没有联系，一会儿东一会儿西的。这点在机器学习部分还能忍受，但是到了深度学习部分，就十分令人气愤了。

开始接触这本书的契机，是要做RNN，所以直接从循环神经网络那一章看起，痛苦的很，但是好歹是挺过来了，不懂的最后不是靠书解决的，大部分是百度帮助了我。相反，本来很容易就能讲清楚的道理，书里给你整的云里雾里的，浪费时间。

已经完成的章节笔记都传到CSDN了，现在是学到11章，11章的笔记都记了一大半了，最后实在是受不了了。最后用了其他章节几个字来结尾。

作为一个有始有终的人，我还是会坚持把这本书看完的，笔记就拉倒了。取其精华，弃其糟粕吧。（主要是花了钱哈哈哈）

最后附上我已经学过的，并做了笔记的各个章节的连接：

• 第1章 机器学习概览
• 第2章 端到端的机器学习项目
• 第3章 分类
• 第4章 训练模型
• 第5章 支持向量机
• 第6章 决策树
• 第7章 集成学习和随机森林
• 第8章 降维
• 第9章 运行TensorFlow
• 第10章 人工神经网络简介
• 第14章 循环神经网络
• 第15章 自动编码器

这次也是分章节做笔记的尝试，明显效果不是很好，以后做笔记还是一本书一个md。本来想着代码部分可以直接在github上，有需要的去github上找就完事儿了，但是想着也会有人看了 烂书，然后很痛苦，想去网上查一下有没有看同样的书的人，代码跑通了的。所以，我还是会在接下来的学习笔记中坚持记录写代码的过程。

以上仅代表个人观点，本人表达能力理解能力都有限，如果感觉我言辞激烈，那肯定是你理解的问题哈哈哈哈。。。