這本內容主要是講機器學習的各種演算法, 而且都是用 Python 的演算法函式, 簡單明瞭. 不過書名會讓人以為是在講銷售, 應該說銷售是其範例的取向, 但主軸是各種演算法, 對於想學機器學習的入門者而言, 是一本好懂的書.

本書以舉例的方式介紹, 我覺得很容易跟著學習, 譯稿除少數沒看懂之外都很通順. 不過, 本書名為寫給大家的統計學, 但實際上只講了統計學中的貝氏統計, 其他重要主題就沒講. 最後面使用 R 語言試做, 如果能增加 Python 語言會更好. 此外, 此書並沒有提到如何將統計學應用在現今最流行的 Machine learning, Deep learning 中是有點可惜. 單就學習貝氏統計來說, 是一本蠻容易學習的書.

這本書讀得有點辛苦, 不是因為統計學的關係, 而是用字遣辭直譯, 我隨便翻到 98 頁這一段: "統計學的世界有幾個奇蹟存在. 至少有三種工具, 也是三種發現, 非常的酷炫而且神奇, 一旦統計的學生學到它們, 並且開始理解它們的美, 他們經常都會驚嘆到爆掉". 應該看得懂這段話是在講什麼, 但人類不會這樣講話, 所以看得很辛苦, 看久了怕會連自己的中文能力都下降.

我的手沖是看 Youtube 影片學習的, 也去上過 Tiamo 買咖啡豆送的手沖課程, 仍然買了這本書. 我最喜歡的是書中經常出現的示意圖, 比如說 p49 講悶蒸是指咖啡粉粒排氣, p73 注水時的擠壓方向... 簡單好懂, 很適合手沖入門者仔細閱讀.

此書算寫得簡單易懂. 範例程式是用很簡單的 Python 語法寫的, 即使我只懂 Python 的皮毛也看得懂程式在做什麼. 編排的順序是容易跟上的, 適合深度學習初學者.

這本書有從頭到尾看完, 書中舉了許多真實的例子, 印象最深的是 Adobe 將系列軟體改為訂閱制後的變化. 我覺得訂閱制就像是買保險一樣, 只要你持續繳費, 企業就持續提供服務, 也就是將原本單次賣斷的商品變成永續服務 (當然也要這家企業能活得下去). 不過, 這也得人家願意花錢訂閱你的服務才行. 總之, 本書的案例包括許多行業, 對於讀者認識訂閱經濟算有幫助.

這本書蠻適合快速複習以前學過卻記憶模糊的數學, 像是代數, 線性代數, 機率, 微積分等等, 商業例子也舉得挺有意思. 後面講到深度學習的部份, 像是梯度下降法/反向傳播等比較難一點的也講得蠻仔細, 比網路上很多資料好懂.

作者的畫風生動, 能夠幫助理解

難得一見的滾輪書，看了才知道用途蠻多的

這本書有幾個嚴重的問題:
1. 雖然是翻譯自日本書, 但要適合台灣讀者, 就應該將畫面全部都英文化或中文化, 第 2 章一整章都是在日文環境下操作, 檔名也不重取, 視窗圖也不重抓, 全日文是要看什麼?
2. 內文文字小到要用放大鏡看的地步, 根本看不下去. 非常後悔沒有先去書店翻閱就直接網路買了.