推荐系统与深度学习读后感字

　　《推荐系统与深度学习》是一本由黄昕 / 赵伟 / 王本友 / 吕慧伟 / 杨敏著作，清华大学出版社出版的平装图书，本书定价：65.00元，页数：203，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。
　　《推荐系统与深度学习》精选点评：
　　●把市面上的推荐系统的架构和算法基本介绍了一遍，作为知识广度上还可以，深度方面要从其他资料上补足。
　　●乍一看啥都有，仔细一看啥都只有一点点。
　　●每一章节介绍比较浅尝辄止吧。感觉像是一些论文的翻译和本地化（比如把wide&deep原文里的user_installed_app=netflix改成国内的app），以及技术博客的拼接。
　　●浅尝辄止吧
　　●适合推荐入门和进阶的书籍挺不错的。亮点是深度学习在推荐上的应用，同类书籍暂时没有类似的。缺点是对于一些资深开发者，还不够深入。
　　●7分，如果算做入门书籍则过于简略，如果算作进阶书籍又浅尝辄止
　　●专业书10 2019 B38 架构体系还是有些帮助 太多代码了 只适合研发/算法工程师
　　●不像是科普，也不像专业
　　●硬凑
　　●只能说内容挺全，但写书的人数学一定不好，公式一点不规范，一堆错误，不校对？互联网公司员工组团写书骗钱？？？
　　《推荐系统与深度学习》读后感(一)：就是各种抄袭拼凑的书
　　真是浪费时间，这本书就是将网上的博客、arXiv上的论文抄袭一遍，抄就算了，还各种小错误，有很多公式都是错的，都没有审核？每一章就是简要介绍，最奇葩的是有一些概念还是理解错误的，估计这几个作者自己都不懂，最后就是这些贴的代码，感觉就是凑页数用的，现在出书的门槛真低。有这个时间，还不如自己认真看论文吧
　　《推荐系统与深度学习》读后感(二)：心理预期落差真的大
　　真的很差。
　　开始看到商城里面的差评我还在想有这么差吗，但是看目录介绍还可以啊。结果看到三分之一的时候，差评说得对啊。真的看开头的时候以为是一本还凑合的参考书，越看越不对劲，文中出现了较多错误，包括代码和文字很多都感觉像是网上扒的，甚至能在代码中直接看到CSDN博客文章地址。只能是做个简单的介绍，但是具体的细节部分很多无法复现。就这水平，腾讯？你们是友商打入鹅厂的吧。
　　《推荐系统与深度学习》读后感(三)：质量比较一般
　　本书可以作为一门入门读物来读，以对推荐系统和深度学习有一个感性认识，但全书漏洞挺多，不够严谨，总体来讲质量一般…
　　另，本书无论是在算法层面还是工程层面都是浅尝辄止，不够深入，很难对工业界人士提供真正的帮助…
　　《推荐系统与深度学习》读后感(四)：一本漏洞百出的书
　　内容质量非常差，代码大量抄袭网上博客，很多代码无法正常运行，相关测试数据根本找不到。
　　部分书中明显错误：
　　54页，热门物品惩罚，α越大，对i的惩罚越大，并且一般情况下在[0.5,1)之间。
　　58页，代码中括号错误
　　58页，上下两段代码正确性存疑
　　上部分代码构造了一个二维的dict
　　下部分代码取出dict的key之后，得到的i是一个字符串，i[0]代表字符串的第一个字符，并不代表用户的ID。
　　60页，ItemCF多样性比UserCF更好，书中上文阐述了这一点，此处与上文自相矛盾。
　　70页，源代码为Scala代码，随书源码文件后缀为py。代码语法Python和Scala混用。