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• 作者：烹鱼宴 发布时间：2020-03-13 11:44:04

  @2011-05-03 10:11:20

• 作者：小橙Haruka 发布时间：2023-09-05 06:39:27

  画风一般 求结局

• 作者：吾荐 发布时间：2020-06-08 20:24:05

  A must read for the Beat Generation studies, and highly recommended for feminist studies. 你不需要了解“垮掉的一代”（你从零开始，捧读本书，随着阅读的深入，这个特殊群体的影像便会在你的心底逐渐清晰），你不需要了解上世纪中叶美国的历史和社会状况（书中会通过诸多细节，为你娓娓道来，揭开面纱），你只需要跟随着乔伊斯的脚步，漫步在半个多世纪前纽约的大街小巷，置身于与你擦肩而过的那些肤色各异的纽约客中间，你就会不虚此读。

• 作者：[已注销] 发布时间：2019-07-03 15:38:53

  译笔真漂亮啊。

• 作者：彼何人斯 发布时间：2016-03-15 15:59:30

  唯一的遗憾是简化字。。。

• 作者：ice 发布时间：2015-05-18 11:29:53

  “草酸被看作植物自我保护的一种方式，它可以让牛群远离那些草酸含量高的植物。”“将填满尼古丁的防水贴片贴在皮肤上，它就可以缓慢的释放出尼古丁，并被身体吸收。”oh原来夏洛克在第二季第一集里面贴在手臂上的贴片是这玩意儿。

• 最多7分的水平

  作者：脖子 发布时间：2020-11-26 15:38:41

  先说优点：

  1. 内容选取十分恰当，难易程度适中。这在我看来是本书最大的特色。目前市面上的书要么过于详细，要么过于简单。以比较经典的几本英文教材为例。Bishop的PRML覆盖的topic其实很有限，而且由于其本身的background，大部分内容都是从probabilistic model出发，讲的比较深入，其实并不适合入门。Kevin Murphy的那本ML风格和PRML差不多，也是从probabilistic的角度出发，虽然讲述的内容上要简洁不少，但是涵盖的topic太多，很多东西都是浅尝辄止，而且夹带了很多私货，全书1000多页，早期的版本还有非常多的typo，读起来非常的不友好。和Kevin这本书类似的还有Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective，也是一本涵盖了很多内容的ML书籍，并不适合初学者。ESL II由三位统计大神写的，内容上其实没什么好说的，但显然也不适合非科班出身的学生入门（它有一个简化版本不错，但是本人没有仔细看过，所以不做评论）。此外还有Foundations of Machine Learning以及Understanding Machine Learning两本书，比较偏理论，只适合特定读者（btw，Foundations of Machine Learning是一本非常优秀的Theoretical Machine Learning的入门书籍）。

  说回这本西瓜书。这本书所涵盖的topic在我看来是最恰如其分的。多一分则显得冗余，少一分则遗漏一些最fundamental的核心概念。单单从目录上看，这本书是最适合入门的书籍。

  2. 它也是迄今为止我见过的最好的中文教材。我看的中文教材很有限。早些年清华大学的张学工教授写过一本模式识别，当时学的时候觉得非常的深入浅出，阅读体验很好。只可惜那本书成书时间较早，里面的内容早已经根本上现在的形势。其他的诸如李航的统计学习方法涉及的内容也略窄，但我并没有仔细阅读过，所以也不便评价。

  说完优点，再说缺点。

  其实在我看来，这本书最大的缺点就一个（但足以致命），就是其逻辑脉络不清晰。

  从内容的讲述方式上看，这是一本典型的中国老师写的教科书：里面有大量的数学推导，但是对于其背后的含义，概念的阐述远远不够，这导致的结果往往就是知其然不知其所以然。作为一本入门书籍，直接简单粗暴的把式子罗列上去，显然是不人性化的，也增加了初学者的阅读难度。其中的一个例子便是书中第七章朴素贝叶斯的那个例子。那个西瓜的例子是在第四章决策树的时候引入的，在哪个问题上，引入了8个西瓜的feature尚且说得过去（其实我认为也可以在精简一些），但是在贝叶斯这章里面，将所有的feature都考虑在内，作为一个示例，显然是有些冗余了。

  除此之外，很多东西的表述方式也不是那么友好。比如在8.2中介绍AdaBoost的时候，直接从最小化exponential loss，则绝对是反直觉的做法。即使ESL II也是从基本算法讲起，再讲其他的扩展。就好像讲SVM的时候，我们绝对不会先讲它本质上是最小化hinge loss，而都是从maximize margin的intuition讲起。AdaBoost也是类似的道理，更主要的是，要真正讲清楚其最小化exponential loss的方法，里面还会涉及gradient boosting以及forward stage-wise的优化策略。这些都是跟之前的算法截然不同的。如果仅仅从loss function的角度出发，会让初学者有一种感觉，好像AdaBoost跟其他方法的最大差别不过是loss function不同，这显然是不对的。

  本书的另外一个问题就是notation显得比较混乱，不同章节缺乏统一性，最简单的例子就是不同章节对于empirical loss采取不同的notation方式(e.g., SVM, AdaBoost, 计算学习理论)，这也极大增加了初学者理解难度，难以建立起统一的联系。

  综上所述，这本书在我看来，是6-7分的水平，鉴于是中文教材，给一些额外的bonus，打四星。

• 仰望星空，梦开始的地方

  作者：米小微书影 发布时间：2022-06-08 22:49:41

  前不久，神舟13号刚回到地球，航天员王亚平出舱，从口袋里拿出一枚星星给女儿的这一刻，可能会让全世界的小朋友羡慕，有个摘星星的妈妈是多么令人自豪。

  王亚平说过：“飞天梦，永不失重；科学梦，张力无限。”

  在小朋友的心里播洒航天梦的种子，除了奇妙的太空科学课，还有优秀的天文学绘本，都是孩子们科学启蒙的不错选择。

  

  天文美术绘画家徐刚，同时也是个资深天文爱好者。他创作的《小慧星旅行记》，故事生动，画面可爱，理解轻松，是入选2020中小学生阅读指导目录的儿童科普好书。

  《小彗星旅行记》讲的是太阳系边缘的奥尔特云住着小慧星哈伊，他很想去见见传说中的太阳，于是踏上旅程，最终安全返回的故事。

  徐刚老师借助小彗星哈伊的眼睛，一路上逐步向小朋友们介绍了海王星、天王星、土星，木星，火星，地球、金星，水星和太阳，这些太阳系里的“居民”，还有空间探测器，让小朋友们对天文有了初步印象。

  《小慧星旅行记》是大开本印刷，用浅显的文字说明故事的情节发展，用简单可爱的人格化图像表现宇宙的样貌，还有音频解说，满足小朋友们对视觉、听觉的不同需求。

  

  故事文字配有拼音，对低龄儿童阅读这本书非常友好。

  我自己在阅读这本书的时候，也觉得非常有趣，不知不觉就翻完了50页的故事，还增长了很多天文知识。

  想起小时候夏天乘凉，常听大人讲“牵牛星、织女星”的故事，虽然似懂非懂，却在心里保留了一份对神秘星空的想象。

  

  如果孩子们从小就接受天文科普故事的熏陶，也会产生对宇宙的无穷向往，在他们长大过程中，就会自然而然“”有志于学”，可能又会诞生一批天文学家、航天英雄。

  即使是出于纯粹的浪漫想象，面对浩瀚星空，也可能会触发灵感，编织出很多美丽的故事。

  父母和孩子一起阅读《小彗星旅行记》，也许就是梦开始的地方。