《Machine Learning In Action》读书笔记
花了好久的时间读完这本书。
虽然时间长，但是受益匪浅。
过去看过《数据挖掘导论》以及周志华的《机器学习》，总是感觉看的时候大体能看懂，就是过段时间老是忘记。而且不知道如何将书中的公式，证明，用来实现一个分类器。
而这本《Machine Learning In Action》就是为了解决这个问题的。它用Python实现了各种算法，并且还有例子来帮助我们理解。但是书中的证明不多，基本上都是搬来公式用的，所以如果想要严格的证明，还是需要翻上面介绍的那两本书。
但是对于我们工程师来说，谁会先在乎证明呢？我们就想要一个能跑得通的程序，就想知道这个程序是怎么写出来的，用的哪个公式。我们才不关心公式到底是怎么来的。
但是，在读懂程序的实现以后，我们就有更高的要求。我们会去探索公式的来源，这时候才需要读那两本大块头。
书中的算法还是很全面的，包括了各种常用算法，降维技术也讲了两个。但是美中不足的是，它缺少了神经网络的介绍。而神经网络又是最重要的一个机器学习算法，特别是它在深度学习中还有更加广泛的应用。这部分需要我们自行Google来实现一个。
这本书也只是我们在机器学习道路上的一个垫脚石。我们还需要了解更多的框架，如Numpy等基础框架，学习完这些算法以后，也可以了解一下那些已经实现这些算法的成品框架。
总的来说，任重而道远。
读书笔记如下图，xmind版的在这里:
