精彩点评
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🌚Why so serious🌝推荐
这本书是绝对的入门级读本，甚至都可以说是科普读物了，一个公式都没有，太神奇了
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你有很多事放不下推荐
确实可以说是白话了，很容易理解，对帮助理解一些算法和名词帮助较大[机智]
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Gao Maosen推荐
我们脑科学的公号平时就热衷于接收科普文章，看着每位小伙伴的投稿，有次忽然意识到，能学好本专业得知识已经相当不容易了，若能做到将艰深的专业知识通过平实的语言表述出来，那更是难上加难：一方面需要对自身的专业有相当的功底，另一方面也需要对所用语言的熟练掌握。这本书内容虽然浅显，但确实做到了“白话”，挺值得休闲时看看的。
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廖志强推荐
适合有一定机器学习基础的人看，写的确实白话，但后面章节描写力度可加强。课余读物推荐。
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北辰推荐
对于机器学习小白而言，这是一本非常适合扫盲的书，没有复杂的数学公式，代以简洁明了的图片讲清楚很多基本的概念。
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杨剑楠推荐
这书算是科普读物吧，把机器学习中枯燥的算法，简单的转述给不熟悉这个领域的人，值得一读。
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归零推荐
的确都是白话，整体组织结构和例子都基本还可以，有基础的看看每章总结和附录部分就可以
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麻雀推荐
概念性的描述，不过可以让人很清楚的明白一些算法的的大体流程。
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jade推荐
用白话的方式介绍了多种机器学习算法（线性规划、k均值聚类、k最近邻模型、关联规则、神经网络、决策树、随机森林……）的概念、实例、适用场景、不足及如何调优改进，不涉及任何数学公式，非常适合对机器学习有兴趣的人员的科普。能把如此专业高深令人望而生畏的机器学习写成大白话，真的相当可以了。薄薄的一本，两个多小时就读完了，不过读完确实有些名词也记不住，有需要还得再翻翻。
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pumbaa.pl推荐
既然是白话，似乎可以被认为是科普性质的书，但其实科普类型的是很难写的，不像是论文，其发表的地方位置已经做了目标受众的过滤或者不是受众的至少也有一个心理预期，但书就不太一样了，需要在考虑受众的知识背景后做到“一致”，即书写作的方法和文字，的确可以被这些受众理解。 机器学习相对同时代的其他技术，本身就有一定的门槛，如果要白话的话，为了一致，至少不能用受众不懂的概念解释另一个受众不懂的概念，或者出现和上下文看不出联系的概念，要做到这一点，很多的铺垫是需要的，不能假设，不能怕啰嗦。然后考虑内容组织的逻辑，比如：从现实生活中的事引出问题，讲述解决问题的宏观思路，把思路用可以用指标和计算表示的方式表达出来，把方法在问题上套用下看看效果，引发对类似问题的思考，讲讲方法的优缺点。这本书的第一二六点还可以。
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甲级疯子推荐
科普类书籍，没有太多用，适合什么都不了解的人阅读。唯一有用的可能就是每种方法的局限性部分了
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宏哥推荐
简单和有用的一本数据分析入门。绝大多数人需要的只是入门就行了
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大嘿嘿推荐
真·白话，说没公式就一定说到做到哈哈哈哈，一不小心翻到底的时候还没反应过来，竟然把它当成睡前故事一般就这么看完了，说是睡前故事，其实反倒不如其他算法书那样使人昏昏欲睡。大概介绍了一遍各基础算法的作用和原理，入门小点心～ 作者对读者人群认知水平有一定预测，不仅没有数学公式，就连涉及到专有名词的地方都得足够明白🤣贴心
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锋推荐
这本书出色地将机器学习概念可视化，有利于非技术专业的学生直观理解这些抽象概念。
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郭小鑫推荐
简明扼要地讲解了计算机算法的一些名词，并用具体的事例作为切入点，通俗易懂，从初学角度不会产生过多的恐惧，抑制感，不会感觉触不可及。