精彩点评
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Huge Shi推荐
读下来蛮有收获的，浅显易懂，特别是机器学习的章节，大而全，比较适合入门读者
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Luminous推荐
因为一些客观原因急需了解机器学习相关知识，所以看这本书时间有点抢，但还是了解了很多概念，算是有很大收获了。阅读过程中，大部分知识都能看懂，但遇到具体的算法，比如后面的随机森林、支持向量机啥的还是有点一知半解的感觉，后期如果时间充沛应该会回头再细细品读一下。 这本书算是比较白话了，对入门选手比较友好，内容也比较多，作为涉猎书籍挺不错的，可以了解一些专业的概念，但文科生读起来可能会有些许费劲，中间有涉及一些物理和生物的知识，但是问题不大，对机器学习感兴趣的小伙伴推荐阅读，多了解一些东西总归是比较好的。
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周林 Zhou Lin推荐
作者的思路不错，覆盖了主流大数据和机器学习的知识点和基础知识，作为入门读物不错。但是一些基本概念还是有些错误。在线笔记中我逐一做了更正和补充。
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一行推荐
写作的视角偏大众化，个中概念用大白话讲述，哈哈，高中学习的概率、组合、排列、回归等知识重温了一遍。对人工智能感兴趣的推荐看看，尤其是算法与相关案例选型这块，Ai项目中pm需注意的几点：数据治理、算法选型、算力成本评估、产品定价
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月影素白推荐
囫囵吞枣的看完了，推导部分有难度，并不像书名那样“白话”，但作者真的已经尽力深入浅出了。
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🇨🇳推荐
这本书写得很棒，对于大数据和机器学习领域的知识介绍的通俗易懂[微笑]
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谷德健推荐
很多科普书籍可以这样写。虽然不是百分百零基础能懂。但是很多思想真的受用
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黄勇推荐
书里面介绍的内容还是彼丰富，部分内容讲的浅显易懂，另一些则讲的不清不楚，特别是算法的讲解日朦朦胧胧的。有时间还是可以看看，拓展一些知识领域。
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陈俊推荐
越是了解机器的运行规律就越惊叹于造物主的神奇，书中有些比较低级的错误，但不影响它成为一本普及相关领域知识的优秀读物。
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政委推荐
作为入门还不不错。 不要去纠结公司哈具体实现，有个机器学习和大数据的初步认识。
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永荣推荐
看这本书经历了非常惊喜-感觉还不错-有点一般了-快速翻完最后300页的过程，但即使如此，我依然要给5分，因为这本书的前半部分写的实在太好了！ 最大的收获是明白了信息熵和Kmeans算法分类质量的评判标准！让我开始试着从算法的角度思考问题！后面的机器学习部分可能由于实在难以写成大白话（难为作者了），所以写的比较浅显，感兴趣的朋友可以重点看下前半部分！
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李晓东推荐
书还是不错的，确实是白话，整体浅显易懂，作为入门级是很好的一个选择，对各个方面都会有所了解，但是不够深入。
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2G通
推荐本来想闲暇时候看看入门的，然后发现前面一大半的数学内容，分类聚类拟合这些，写论文时研究的比这个透彻多了，顿时索然无味。。。后半段的库，自学也或多或少用过。。跳着看我都觉得这书无聊。。
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山海推荐
大数据，机器学习。统计学，概率论[微笑][微笑][微笑]内容很丰富，白话版，读地还算顺畅，赞！以后就用作工具书了。好书！
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石润泽推荐
白话大数据与机器学习这本书先写了机器学习的各种算法以及相关的基础知识，后面几章讲的是大数据中应用，比如hdfs、spark等，里面的知识很全面、很重要，有条件的话可以多读几遍。