机器学习：实用案例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Drew Conway，John Myles White 著，陈开江，刘逸哲，孟晓楠 译

图书标签:

• 机器学习
• 数据挖掘
• Python
• 算法
• 案例分析
• 实战
• 人工智能
• 数据科学
• 模型构建
• 应用

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111417316

版次：1

商品编码：11224757

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： O'Reilly精品图书系列

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：320

正文语种：中文

编辑推荐

　　

　　《机器学习：实用案例解析》是机器学习和数据挖掘领域的经典图书，基础理论与实践完美的结合，是一部逻辑紧密、内容详实，适合所有相关技术人员的参考书。
　　《机器学习：实用案例解析》两名作者都具有丰富的数据分析、处理工作经验，是机器学习实践技术方面的积极实践者。
　　
　　

　　
　　海报：
　　

内容简介

　　O’Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始，O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者，O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
　　O’Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”；创建一个商业网站（GNN）；组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名；创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋；公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O’Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖，共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择，O’Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版，在线服务或者面授课程，每一项O’Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。

作者简介

　　Drew Conway，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要利用数学、统计学和计算机技术研究国际关系、冲突和恐怖主义等。他曾作为研究员在美国情报和国防部门供职数年。他拥有纽约大学政治系博士学位，曾为多种杂志撰写文章，是机器学习领域的著名学者。

　　John Myles White，机器学习专家，拥有丰富的数据分析、处理工作经验。目前主要从理论和实验的角度来研究人类如何做出决定，同时还是几个流行的R语言程序包的主要维护者，包括ProjectTemplate和log4r。他拥有普林斯顿大学哲学系博士学位，曾为多家技术杂志撰稿，发表过许多关于机器学习的论文，并在众多国际会议上发表演讲。

　　陈开江，新浪微博搜索部研发工程师，曾独立负责微博内容反垃圾系统、微博精选内容挖掘算法、自助客服系统（包括自动回复、主动挖掘、舆情监测）等项目，目前主要从事社交挖掘、推荐算法研究、机器学习、自然语言处理相关工作，研究兴趣是社交网络的个性化推荐。

　　刘逸哲，阿里巴巴，CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人，机器学习技术领域及圈子负责人。曾任中国雅虎相关性团队、自然语言处理团队算法工程师；AvePoint.inc开发工程师，从事企业级搜索引擎开发。研究兴趣是机器学习、自然语言处理及个性化推荐等算法在大规模数据上的应用。

　　孟晓楠，一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人，负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。研究兴趣是计算广告技术、机器学习、大数据技术、信息检索等。

精彩书评

　　“O’Reilly Radar博客有口皆碑。”
　　——Wired

　　“O’Reilly凭借一系列（真希望当初我也想到了）非凡想法建立了数百万美元的业务。”
　　——Business 2.0

　　“O’Reilly Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。”
　　——CRN

　　“一本O’Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。”
　　——Irish Times

　　“Tim是位特立独行的商人，他不光放眼于长远、广阔的视野并且切实地按照Yogi Berra的建议去做了：‘如果你在路上遇到岔路口，走小路（岔路）。’回顾过去Tim似乎每一次都选择了小路，而且有几次都是一闪即逝的机会，尽管大路也不错。”
　　——Linux Journal

目录

前言
第1章 使用R语言
R与机器学习
第2章 数据分析
分析与验证
什么是数据
推断数据的类型
推断数据的含义
数值摘要表
均值、中位数、众数
分位数
标准差和方差
可视化分析数据
列相关的可视化
第3章 分类：垃圾过滤
非此即彼：二分类
漫谈条件概率
试写第一个贝叶斯垃圾分类器
第4章 排序：智能收件箱
次序未知时该如何排序
按优先级给邮件排序
实现一个智能收件箱
第5章 回归模型：预测网页访问量
回归模型简介
预测网页流量
定义相关性
第6章 正则化：文本回归
数据列之间的非线性关系：超越直线
避免过拟合的方法
文本回归
第7章 优化：密码破译
优化简介
岭回归
密码破译优化问题
第8章 PCA：构建股票市场指数
无监督学习
主成分分析
第9章 MDS：可视化地研究参议员相似性
基于相似性聚类
如何对美国参议员做聚类
第10章 kNN：推荐系统
k近邻算法
R语言程序包安装数据
第11章 分析社交图谱
社交网络分析
用黑客的方法研究Twitter的社交关系图数据
分析Twitter社交网络
第12章 模型比较
SVM：支持向量机
算法比较
参考文献

精彩书摘

　　在图11—7中，我们专注于网络的左半部分，并且把边都删除了，以便于更容易观察节点的标签。快速浏览一遍这部分聚类的Twitter用户名，很明显Drew的这部分网络包含了Drew在Twitter上关注的数据专家。首先我们看到的是知名的数据专家，比如浅绿色的蒂姆·奥莱利（timoreilly）和Nathan Yau（flowingdata），因为他们都是自成一体的。紫色和红色的组也很有趣，因为它们都含有数据黑客，但是被一个关键因子分成两部分：Drew的紫色好友都是数据圈子的杰出成员，例如：HilaryMason（hmason）、PeteSkomoroch（peteskomoroch）、Jake Hofman（jakehofman），但是他们没有一位是R语言圈子的活跃成员。另一方面，红色的节点都是R语言圈子的活跃成员，包括HadlevWickham（hadleywickham）、David Smith（revodavid）、Gary King（kinggary）。此外，力导向算法成功地把这些圈子成员放到一起，并且把属于这两个圈子的那些节点放到圈子的边缘。我们可以看到John（johnmyleswhite）是紫色的，但是他被放到很多红色节点中间。这是因为John在这两个圈子中都是杰出成员，而且数据也反映了这一点。其他的这类例子包括：JD Long（cmastication）和Josh Reich（i2pi）。
　　尽管Drew花了很长时间和数据圈子成员交流（包括R用户和非R用户数据圈子成员），但是Drew也使用Twitter与满足其他兴趣的圈子交流。其中一个特别的兴趣是他的学术职业生涯，他关注国家安全技术和政策。在图11—8中，我们突出了Drew网络的右半部分，它包含了来自这些兴趣相关的圈子的成员。和数据专家组类似，这部分包含了2个子组，一个是蓝色的，另外一个是绿色的。和前面的例子一样，节点的分割颜色和摆放位置可以反映出他们在网络中扮演的角色。
　　蓝色分割中的Twitter用户铺得很开：一部分离Drew很近，在网络的左边，而另外一些在网络的右边，接近绿色的组。那些靠近左边的用户与技术在国家安全中的角色这一话题有关，这些用户包括：Sean Gourley（sgourley）、Lewis Shepherd（1ewisshepherd）和Jeffrey Carr（Jeffrey Carr）。那些靠近绿色组的用户更加关注国家安全政策，和绿色组中的成员相似。在绿色组中，我们看到很多Twitter上著名的国家安全圈子成员，包括：AndrewExum（abumuqawama）、Joshua Foust（joshua Foust）和Daveed Gartenstein—Ross（daveedgr）。和前面一样，有趣的是，那些属于两个组的人被放置到聚类边缘，例如：Chris Albon（chrisalbon），他在两个圈子中都很杰出。
　　……

前言/序言

　　【译者序】
　　当今各行业，尤其是互联网，数据规模越来越大，要从中有效地发现模式来提高生产力，用传统的方式已经几乎不可能，只能借助计算机来完成诸多使命。因此，机器学习这一新兴的学科变得越来越重要，它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科，内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法，通过发现经验数据中隐藏的模式，实现对未知数据的预测。
　　大数据时代是机器学习最美好的时代，因为数据不再是问题，各类问题都可以收集到海量的数据。但是，对于很多人来说，这一门交叉学科本身却神秘而陌生，对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中，很多都有这个特点：公式多，晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而，在第一次读到本书的英文版时，译者就彻底相信：机器学习完全可以讲解得通俗易懂，让知识的传递实现“润物细无声”。
　　本书秉承的原则是：实践出真知，只要多动手，没有攻克不了的技术难题。因此作者预期的阅读对象是如电脑黑客般的人，要求对技术有发自内心的求知欲和好奇心，愿意自己动手而非纸上谈兵。全书精心选择了12个机器学习案例，由浅入深，面面俱到，既有基础知识（如数据分析），也有当前热门的社交网站推荐案例。书中的每一个案例都由作者娓娓道来，逐一剖析关键算法的代码，没有丝毫学究气息，触动每个机器学习初学者的内心最深处。
　　书中所有算法都采用R语言实现。R语言是一门用于统计学的开源脚本语言，基于它的开源性，有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包，稳定且方便，尤其是它对数据可视化的支持，更是一柄利器，既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中，犹如作者亲至身侧，为你讲解代码和思路，为你排除错误和优化效果。
　　全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。所选择的案例妙趣横生，如分析UFO目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结党”的情况，等等，这里就不“剧透”了，大家自己去享受学习的乐趣吧。
　　书中12个案例之间的依赖关系不是特别强（除R语言基础知识外，其余某几章仅有个别知识点之间存在依赖性），可以像连续剧一样，逐一播放，也可以像一个个小品一般，挑感兴趣的内容分别播放。学习完这些案例之后，相信你会窥见机器学习的一斑，然后再根据自己的实际情况更深入地学习。
　　本书翻译工作由三位来自互联网世界的工程师通力协作完成，其中，来自新浪微博的陈开江负责完成前言及第1～4章的翻译；来自阿里B2B的刘逸哲负责完成第5、8、9和11章的翻译；来自阿里一淘的孟晓楠负责完成第6、7、10和12章的翻译；同时，全书审校工作由来自北京理工大学的罗森林教授义务承担。
　　本书能够得以出版，首先要感谢机械工业出版社的吴怡编辑，是她给了我们三位工程师这个学习知识并传递知识的机会，她经验丰富，在翻译过程中给予了我们许多建设性的指导意见。其次，要感谢罗森林教授，他在百忙之中为我们担任全书的审校工作，从而让国内的机器学习者能感受到这本书应有的魅力。最后，我们要感谢互联网，因为译者与本书的缘分始于互联网，从看到原书、报名翻译、组成翻译团队、翻译过程中的讨论，所有这样都是通过互联网完成的。
　　虽然经过罗森林教授认真审校并且给我们提出了宝贵意见，但是由于译者本身水平有限，书中译文势必还存在不妥甚至错误之处，恳请机器学习界的广大前辈、同仁们不吝赐教，促使我们继续为大家更好地传递先进技术，让更多机器学习爱好者成为机器学习的黑客。
　　我们坚信集体智慧是再高的个人智慧都无法企及的，因此真诚希望大家一起来贡献自己的智慧。无论是对翻译本身有任何意见或建议，还是对机器学习方面有心得，都欢迎大家到我们的微博上交流、切磋，我们一起贡献自己的智慧，在集体智慧中互相学习，共同进步。

《编程的艺术与逻辑：从入门到精通》 简介 在信息爆炸的时代，代码已成为连接现实世界与数字世界的桥梁，是创造、革新乃至解决复杂问题的基石。然而，对于许多渴望掌握这门语言的人来说，编程常常显得高深莫测，充斥着晦涩难懂的术语和繁琐的语法。本书《编程的艺术与逻辑：从入门到精通》旨在打破这一壁垒，以一种循序渐进、深入浅出的方式，带领读者从编程的门外汉，一步步蜕变为能够独立思考、设计和实现复杂程序的开发者。 本书并非一本单纯的语法手册，它更关注编程的本质——逻辑思维、问题解决能力以及如何将抽象的概念转化为可执行的代码。我们相信，真正的编程能力源于对底层原理的深刻理解，以及将理论知识灵活运用于实践的智慧。因此，本书将从最基础的计算机科学概念讲起，逐步深入到面向对象编程、数据结构、算法设计，直至软件工程的诸多实践。 核心理念与价值 1. 逻辑至上，思维先行： 在学习任何编程语言之前，培养强大的逻辑思维能力是至关重要的。本书将通过大量的练习和案例，引导读者理解条件判断、循环结构、函数调用等基本逻辑单元，并教会如何将现实世界的问题分解成一系列可执行的逻辑步骤。我们将强调“代码是思想的载体”，鼓励读者在动手编写代码之前，先在脑海中勾勒出清晰的解决方案。 2. 循序渐进，由浅入深： 我们深知初学者的困惑，因此本书的结构设计充分考虑了学习曲线。从最简单的“Hello, World!”开始，到构建交互式程序，再到设计复杂的系统，每一个章节都建立在前一章节的基础上。我们将逐步引入新的概念，并辅以丰富的图示和清晰的代码示例，确保读者能够轻松理解并消化。 3. 理论与实践并重，案例驱动： 枯燥的理论学习容易让人失去兴趣。本书将大量的理论知识融入到生动具体的实践案例中。我们将选择一些贴近生活、具有代表性的问题，例如：一个简单的记事本应用、一个基础的库存管理系统、一个基本的猜数字游戏等，让读者在解决实际问题的过程中，自然而然地掌握编程技巧和原理。这些案例将贯穿全书，帮助读者建立起“所学即所用”的信心。 4. 跨越语言的通用性： 本书并非聚焦于某一种特定的编程语言，而是力求讲解编程的普适性概念和核心原理。虽然在示例代码中可能会用到一些主流的编程语言（如Python、Java或C++），但我们的重点始终放在“为什么”和“如何”上，而非“用什么”。读者在掌握了本书介绍的核心思想后，学习任何一门新的编程语言都会变得事半功倍。 5. 培养工程素养： 编写能够运行的代码只是第一步，一个优秀的程序员还需要具备良好的工程素养。本书将在后续章节中探讨代码的可读性、可维护性、模块化设计、版本控制（如Git）以及基础的测试方法。我们希望读者不仅能写出能跑的代码，更能写出结构清晰、易于协作、便于扩展的“好代码”。 内容概览 第一部分：编程的基石——思维与概念 第一章：开启你的编程之旅： 介绍编程的意义、计算机科学的基本概念，以及如何搭建开发环境。我们将强调学习编程不仅仅是学习语法，更是学习一种新的思考方式。 第二章：逻辑的语言： 深入讲解变量、数据类型、运算符、表达式等基础概念。通过一系列逻辑谜题和简单的计算器案例，帮助读者理解程序如何处理信息。 第三章：控制程序的流程： 学习条件语句（if-else）、循环语句（for, while）等控制结构。我们将通过编写简单的游戏（如猜数字、石头剪刀布）来巩固这些概念。 第四章：代码的复用与组织：函数与模块： 讲解函数的定义、参数传递、返回值等，以及如何利用函数封装重复性的任务。介绍模块的概念，如何组织和管理代码。 第五章：数据大观：初识数据结构： 介绍列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）、集合（Set）等基本数据结构，以及它们在不同场景下的应用。通过实例讲解如何高效地存储和访问数据。 第二部分：进阶之路——构建更强大的程序 第六章：抽象的力量：面向对象编程（OOP）初探： 引入类（Class）、对象（Object）、封装、继承、多态等面向对象的核心概念。我们将通过构建一个简单的“银行账户”或“图书管理”系统来演示OOP的优势。 第七章：数据结构的深入：栈、队列与链表： 介绍更高级的数据结构，如栈、队列、链表等，分析它们的特性和应用场景。通过实际问题，如“括号匹配”、“任务调度”，来体现这些数据结构的价值。 第八章：算法的魅力：效率的追求： 讲解常见算法思想，如搜索（线性搜索、二分搜索）和排序（冒泡排序、选择排序），并分析它们的时空复杂度。通过实例展示算法优化带来的效率提升。 第九章：文件操作与数据持久化： 学习如何读写文件，处理文本文件、CSV文件等。介绍简单的数据持久化方法，确保程序状态能够被保存和恢复。 第十章：异常处理与错误排查： 学习如何优雅地处理程序运行时可能出现的错误和异常，提高程序的健壮性。介绍调试技巧，帮助读者快速定位和解决问题。 第三部分：走向专业——软件工程实践 第十一章：构建用户界面（GUI）初体验： （可选章节，根据读者兴趣选择，可选择一种简单的GUI库进行介绍）简要介绍如何为你的程序添加图形用户界面，让用户能更直观地与程序交互。 第十二章：版本控制系统：Git与协作： 深入讲解Git的基本操作，包括版本提交、分支管理、合并等，以及如何使用GitHub等平台进行代码托管和团队协作。 第十三章：代码质量与重构： 探讨编写可读性强、易于维护的代码的重要性。介绍代码规范、注释原则，以及初步的重构技巧。 第十四章：单元测试与自动化： 介绍单元测试的基本概念和编写方法，帮助读者验证代码的正确性，并为后续的自动化测试打下基础。 第十五章：项目实践与未来展望： 综合运用前述知识，设计并实现一个小型综合项目（例如：一个简单的命令行图书管理系统、一个基础的数据分析工具）。最后，展望软件开发领域的其他重要技术和学习方向。 目标读者 本书适合以下人群： 零基础初学者： 对编程充满好奇，但不知道如何开始，希望建立扎实的编程基础。 希望系统学习编程逻辑的爱好者： 已经接触过一些编程，但感觉知识碎片化，希望建立起完整的知识体系。 跨专业学习者： 来自非计算机科学专业的学生、研究人员或从业者，希望掌握编程技能以辅助其专业工作。 对软件开发有兴趣的任何人： 渴望理解软件是如何构建的，并希望具备独立开发小型应用的能力。 本书特色 强调“理解”而非“记忆”： 我们鼓励读者深入理解每个概念背后的原理，而不是死记硬背语法。 丰富的图示和类比： 使用直观的图示和生活中的类比来解释抽象的概念，降低理解难度。 精心设计的练习题： 每章都配有不同难度级别的练习题，帮助读者巩固所学知识。 鼓励主动探索： 在讲解过程中，我们会引导读者思考，鼓励他们尝试不同的解决方案。 前沿视角： 介绍一些现代软件开发中通用的工程实践和工具，为读者未来的进阶学习铺平道路。 结语 编程是一项充满创造力和挑战性的技能，它能够赋能你实现想法，解决问题，并在这个数字化的世界中开辟新的可能。本书《编程的艺术与逻辑：从入门到精通》将是你在编程道路上的忠实伙伴，它将陪伴你一步步探索编程的奥秘，培养你成为一个独立思考、乐于实践的开发者。让我们一起，用代码点亮你的创造力！

评分☆☆☆☆☆

最近刚读完《机器学习：实用案例解析》的几章，我最大的感受是这本书的案例选择非常贴合实际需求，而且讲解方式也相当通俗易懂。我平时的工作涉及到大量的文本数据分析，所以对书中关于“情感分析”和“文本分类”的案例特别感兴趣。我过去尝试过一些开源工具，但总觉得知其然不知其所以然，这次书中对这些应用的原理和实现细节的剖析，让我豁然开朗。它不仅仅是罗列了代码，更是深入浅出地解释了为什么选择某种算法，如何进行特征提取，以及如何优化模型来提高准确率。这本书真正做到了“解析”，让我能够举一反三，将其中的方法论应用到我自己的项目里，感觉收获颇丰。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域有着浓厚兴趣的在校学生，我一直在寻找能够帮助我深入理解机器学习原理并将其应用于实践的资源。市面上关于机器学习的书籍很多，但大多偏重理论，晦涩难懂，让我感到力不从心。当我在书店看到《机器学习：实用案例解析》这本书时，我被它的副标题深深吸引。我期望这本书能够提供丰富的实际应用案例，通过生动的讲解，帮助我理解机器学习在不同场景下的应用方式和解决问题的思路。例如，我非常想了解在自动驾驶领域，机器学习是如何实现物体识别、路径规划等功能的，以及在自然语言处理方面，如何构建智能对话系统。这本书如果能做到这一点，那将对我未来的学习和研究方向产生巨大的启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学充满热情的职场新人，在工作中经常会遇到需要处理大量数据并从中提取有价值信息的需求。我一直对机器学习的强大功能感到惊叹，但苦于没有系统性的学习机会。《机器学习：实用案例解析》这本书的出现，对我来说无疑是雪中送炭。我非常看重它“实用案例解析”的特点，希望它能够通过实际的例子，带领我一步步走进机器学习的世界。我尤其期待书中能够涵盖一些在金融、医疗、零售等热门行业中的经典案例，比如如何利用机器学习来预测股票价格、辅助医生进行疾病诊断，或者优化库存管理。如果这本书能够帮助我建立起对机器学习应用的整体认知，并教会我一些基本的实操技巧，那我将非常感激。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚拿到手，封面上“机器学习：实用案例解析”几个字就吸引了我，我一直对机器学习充满好奇，但又觉得理论太枯燥，很难落地。拿到这本书，我最关心的就是它到底有没有那些“实用案例”。翻开目录，看到里面有很多我平时接触不到的领域，比如金融风控、智能推荐、医疗诊断等等，这让我眼前一亮。我尤其关注了其中关于“基于用户行为的商品推荐系统”那一章，因为我自己在做电商相关的工作，一直想在这方面有所突破。这本书的案例解析，据说会详细讲解从数据收集、特征工程到模型选择、评估优化的整个流程，我非常期待能够从中学习到具体的落地方法，而不是泛泛而谈的理论。我希望这本书能够教会我如何把机器学习技术应用到实际业务中，解决真实世界的问题，提升工作效率和产出。

评分☆☆☆☆☆

《机器学习：实用案例解析》这本书的封面设计简洁大气，内容介绍也让我对机器学习的应用充满了期待。我一直对人工智能在现实生活中的各种应用场景非常好奇，特别是那些能够直接影响我们生活的产品和服务，比如智能家居、个性化推荐、甚至自动驾驶。我希望这本书能够通过具体的案例，让我看到机器学习是如何被“具象化”的，是如何从抽象的数学模型变成解决实际问题的强大工具。我特别想了解在图像识别领域，机器学习是如何做到识别出图片中的物体，又是如何实现人脸识别的。如果这本书能够详细地展示这些过程，并解释其中的技术难点，那我相信它一定能极大地激发我对机器学习学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

经典书，通过案例来学习，妈妈再也不用担心我看不懂ml了

评分☆☆☆☆☆

不错的书，第一次看到参加199-100的活动

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

信赖京东，物流非常快，一直在京东买书，经五星

评分☆☆☆☆☆

书没想象中那么厚，重在实战解析，还行吧

评分☆☆☆☆☆

人工智能自学教材。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

对成都郫县分拣中心提点意见：

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书，经典