《神经网络与机器学习（原书第3版）》是一本由[加] Simon Haykin著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：79.00元，页数：572，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
●膜拜啊
●求职季时想转行做算法买的，却使我意识到机器学习的核心是数学，非我强项，遂弃。
●大量的数学语言~~
●相变是核心，但是抛弃它也是同等重要的。灌注想法的过程来自高额计算，没有价值的付出是一种陪葬。
《神经网络与机器学习（原书第3版）》读后感(一)：翻译的确是有问题的
原书：Neural Networks and Learning Machines
土豪，注意，这是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning
神经网络与学习机会更好。
《神经网络与机器学习（原书第3版）》读后感(二)：原著是本好书，可惜翻译太烂了
总体看来，原著的结构性是比较强的，而且原著作者是经过信号处理转过来的，以LMS作为BP 的引导这块感觉挺有新意，同时不仅从数学分析方法，更重要的是从贝叶斯估计入手，更容易理解机器学习是一种统计推断，而不是看起来完美的微积分推导。但是，翻译的人，对， 就是那个姓申的， 你对得起南大的名号么！！！！！！ 你找几个本科生，用三个月翻都翻不成这种效果，
《神经网络与机器学习（原书第3版）》读后感(三)：翻译实在太差
看着看着，我想起了那一句老话：一人翻为佳，二人翻为庸，三人翻为渣，若是三人等，则弗如渣渣
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这本书本身大多是数学理论的堆砌，没有比较好的基础很难看懂，加上译者含混过关，大量的机翻体验与错误符号——直接玩完了。
相比之下，同类书籍都比它好太多，如范明翻译的《数据挖掘导论》，值得一看。
如果想要认真体验这本《神经网络与机器学习》的思想，建议看英文原本。值得一提的是，原本是一本非常值得啃的书。
《神经网络与机器学习（原书第3版）》读后感(四)：读Simon Haykin《神经网络与机器学习》
是很全面的机器学习理论书籍，不过大多数读者是看不明白的，翻译也很一般。
92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡
是很全面的机器学习理论书籍。
92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡
是很全面的机器学习理论书籍。
92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡
是很全面的机器学习理论书籍。
92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡
是很全面的机器学习理论书籍。
92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡
《神经网络与机器学习（原书第3版）》读后感(五)：垃圾翻译，建议对照英文版看，否则会被带偏
垃圾翻译。
370 马尔克夫链的遍历性
the long-term proportion of time spent by the chain ..
The proportion of time spent in state i after k returns, denoted by..
The return times T_i form a sequence of statistically independent and identically distributed random variables.
这三个time大家感受一下，第一个翻成了时间长度，第二个翻译成了时间，第三个翻译成了返回时间...