南大周志华的《机器学习》这本书怎么样？

缺点:

1. 章节覆盖知识比较多, 但是大多都不够深入, 比如线性回归(正则化和广义线性模型一句话带过?)
2. 公式杂乱, 符号乱用, 不遵守规约
3. 逻辑混乱, 轻重不分, 比如决策树剪枝全篇都在讲西瓜, 居然 没有公式支撑 ? SVM间隔, 对偶, 核, 软间隔穿插hinge损失? 正常逻辑不应该是硬间隔, 软间隔, hinge损失最小二乘, 核函数吗? 次序混乱搞得我以前会的知识都蒙了, SMO一页带过 , 罗列了几个公式, 根本没讲清楚
4. 其它书里没有的东西, 西瓜书里大概率也没有, 其它书里有的, 西瓜书里也不一定有;其它书里你看懂的东西, 回到这本书里大概率又会懵逼(公式符号不标准, 大篇毫无意义的叙述, 叙述逻辑混乱)

优点:

1. 彩印, 看起来赏心悦目
2. 虽然叙述不专业, 但是可以作为课外读物来理解书中讲的一些例子(比如决策树剪枝), 以此来加深对相关算法的感性认知, 但也仅此而已, 千万不要陷入这本书的公式罗列里去. 要深入学习, 市面上有大量的经典书.

不知道为何那么多人说这本书比李航老师的<统计学习方法>好, 个人觉得, 论专业程度, 西瓜署远远不及, 讲得也不够清洗.

一句话概括,那就是: " 简单的不用他写得如此通俗，也能易懂；不简单的他想通俗，可惜易懂的效果没起到，反而变成蜻蜓点水，让人更难懂了 。"