通俗易懂的机器学习导论：入门教材

《机器学习导论》是卢官明编写的机器学习入门教材，主要介绍了机器学习的基本概念、基础知识和基本原理，以及一些经典的机器学习算法和方法，如回归、分类、聚类、决策树、支持向量机、集成学习和深度学习等。

这本书彩印，图表清晰，配有习题和参考文献。适合也可供人工智能、数据科学、机器学习相关行业的工程技术人员学习参考。

我认为这本书的优点是： - 语言通俗易懂，不涉及过多高难度数学知识，适合初学者阅读。 - 内容丰富，涵盖了机器学习的核心知识体系和发展趋势，有理论基础，又有实际应用。 - 结构清晰，每章都有小结和习题，便于读者对知识的巩固和融会贯通。

然而，我认为这本书也有一些不足之处： - 内容比较浅显，没有深入探讨一些机器学习的高级主题和技术，如特征工程、模型选择、超参数调优、模型解释、迁移学习、元学习等。 - 实例比较简单，没有给出具体的代码实现和运行结果，也没有介绍一些常用的机器学习工具和框架，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。 - 习题比较少，也没有给出一些实践性的项目和案例，让读者动手实现和验证机器学习算法。

综上所述，我认为《机器学习导论》是一本不错的机器学习入门教材，可以帮助读者建立机器学习的基本概念和基础知识。但如果想要深入学习和掌握机器学习的高级技术和应用，读者还需要阅读更多的专业书籍和文献，以及进行更多的实践和探索。