對於一本標榜「特訓」的書籍，其內容的深度與廣度理應要能應付真實世界的挑戰，然而，這本書在核心概念的闡述上，卻顯得力不從心。舉例來說，當涉及到模型評估與驗證時，僅僅提到瞭準確率（Accuracy）這個最基礎的指標，卻對過擬閤、欠擬閤的判斷標準，以及如何透過交叉驗證來優化模型穩定性等關鍵議題著墨甚少。這就好像教人學開車隻教瞭油門和煞車，卻沒提方嚮盤和變速箱的協調使用。在實務操作上，資料預處理的環節更是被輕描淡寫地帶過，像是缺失值處理、特徵縮放（Feature Scaling）的選擇依據，這些決定模型成敗的細節，在這本書裡幾乎找不到深入的討論。如果你期望透過這本書學到如何處理真實、骯髒的資料集，並建立一個健壯（Robust）的機器學習管線（Pipeline），那恐怕會大失所望。這本書的範例數據集簡潔得不像話，完全脫離瞭真實世界的複雜性，給人一種「書本上跑得動，現實中跑不動」的空虛感。
评分我嘗試著從不同的角度去解讀作者想要傳達的「應用」層麵，結果卻發現，這些應用案例實在是太過於學術化和過時瞭。書中舉例的幾個專案，像是某種特定分類問題，所用的演算法幾乎是十年前的標準配置，完全沒有納入近年來深度學習領域的重大突破，例如Transformer架構在各領域的影響，或是像XGBoost、LightGBM這類在結構化數據競賽中錶現優異的集成學習方法。如果一本「特訓」教材連業界最新的趨勢和主流工具都不願觸及，那它提供的訓練內容，對於想要投入職場的讀者來說，價值性就大打摺扣瞭。這本書讀起來就像是正在研讀一本停留在2015年左右的教科書，雖然基本原理不變，但少瞭對當代技術棧的掌握，就等於在資訊爆炸的時代裡，少瞭一把關鍵的鑰匙。想要跟上時代的腳步，讀者可能需要額外購買大量最新的期刊和線上課程來補足這本書所遺漏的關鍵技術拼圖。
评分這本號稱是深度學習入門書的作者，實在是太過於天馬行空瞭，內容東拉西扯，從資料科學的歷史沿革講到機器學習的數學基礎，再跳到Python程式語言的語法細節，最後纔匆匆帶過幾個淺嚐輒止的機器學習模型應用。讀者如果沒有深厚的理工背景，光是理解前幾章的理論推導就已經夠頭痛瞭，更別提後麵的實作部分，程式碼寫得簡潔到幾乎是黑盒子，完全沒有詳盡的註解和步驟拆解，讓人看瞭霧裡看花，根本不知道程式是如何一步步達成預期的結果。對於想透過這本書從零開始建立紮實機器學習技能的初學者來說，這絕對是一場災難，它更像是一本拼湊起來的技術筆記集，而不是一本結構嚴謹、循序漸進的教材。光是看到那些動輒數頁的矩陣運算公式，就足以勸退一大票有心學習的朋友，實在是讓人懷疑作者寫作的初衷，究竟是想教人，還是想炫耀自己的學識廣博卻無從組織？我隻能說，市場上還有太多優秀的書籍，能更有效率地引導讀者進入機器學習的世界。
评分這本書的排版與視覺設計，簡直是一場對讀者眼睛的考驗。字體大小不一，段落間距時而擁擠時而鬆散，技術圖錶的呈現更是讓人摸不著頭緒，許多示意圖的解析度低到像是用舊式傳真機傳齣來的，重要的流程圖根本看不清楚箭頭指嚮何方。更別提程式碼區塊的顏色對比度極差，黑色背景上的深藍色程式碼，在一般的室內燈光下，根本難以辨識語法高亮的部分，長時間閱讀下來眼睛非常疲勞。對於依賴視覺輔助來理解複雜概念的學習者來說，這本書在編輯層麵上的疏忽，已經嚴重影響瞭學習體驗。難道是齣版社為瞭節省成本，連校對和美編的預算都砍光瞭嗎？這樣的齣版品質，讓人不禁懷疑其背後是否有專業的學術編輯團隊把關。一本技術書的專業性，除瞭內容準確外，清晰易讀的呈現方式也是基本要求，這本書在這方麵顯得極度業餘，給人一種急就章、趕鴨子上架的倉促感。
评分最令人感到睏惑的是，這本書在章節安排上的邏輯跳躍性實在太大瞭。前一章還在講解線性迴歸的基本假設，下一章突然就跳到瞭長短期記憶網路（LSTM）的結構細節，中間完全沒有建立起一個平滑的過渡橋樑。讀者在還沒完全掌握前一項技術的細微差別時，就被迫要麵對另一個更複雜的模型架構，這種「填鴨式」的知識灌輸方式，極大地增加瞭學習的認知負荷。學機器學習本來就需要時間消化，尤其是在理解數學背後所蘊含的直覺意義上。然而，這本書似乎急於在有限的篇幅內塞進最多的名詞，卻忽略瞭建立起概念之間的層次關係和遞進邏輯。結果就是，讀完一整本書，腦中充斥的可能隻是一些零散的專有名詞和片段的程式碼片段，真正的「內化」與融會貫通，幾乎是不可能達成的任務。這更像是一本技術詞彙大全，而非一本引人入勝的學習指南。
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