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因为最近知道经典的《深度学习》中文版译本就要出版了，未来两三个月的计划是重新阅读一遍《深度学习》，中文版的！所以这个月就又把这本《机器学习》的书翻出来重新阅读了。 这本书大概一年之前读过一边，算是目前看到过的，最好的“中文”机器学习“教科书”了。再次阅读，受益良多。 全书结构大致如下： 【1~3章】介绍机器学习基本知识（绪论、模型评估与选择、线性模型） 【4~10章】介绍一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习） 【11~16章】介绍一些进阶知识（特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习、强化学习） 书在内容上比较全面的介绍机器学习的各个分支，以及重要而常用的方法，它非常合适没有任何背景的初学者看。作者思路清晰，讲得非常清楚，读起来不累。很多内容把来龙去脉讲得很清楚，比只讲做法不讲原因的书强太多。当时看过各种机器学习相关的书籍和文章，总感觉公式太多，晕头转向，直到看过了这本《机器学习（西瓜书）》，才对机器学习有了一次系统性的了解。 作者周志华，是我见识过的第一个把复杂的问题讲得浅显易懂的老师，这本书也算是呕心沥血的作品，
最近在学习Julia，啃文档 Julia Documentation Julia 是一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言。其语法与其他科学计算语言相似。在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能。 JUlia 主要用于数值计算，有以下特点：