圖書標籤: 機器學習  統計學習  統計學  數據挖掘  數學  統計  數據分析  statistics   

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統計學習，模式識彆領域，最愛的一本書。推導過程清晰，還有各種感悟和總結，很好。但是講的內容比機器學習少瞭一些，好像是沒有hmm,crf的。

其實這本書有個姐妹篇，叫 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R ，是Hastie 和Tibshirani 和另外兩個作者閤寫的，更加適閤入門，是非常經典的教材。

A comprehensive book concerning ML. I recommend it to advanced readers equipped with extensive solid mathematical foundation, especially certain core courses of statistics(e.g., multivariate statistical analysis), matrix theory, optimization theory and numerical analysis.

好書就得品著讀

A comprehensive book concerning ML. I recommend it to advanced readers equipped with extensive solid mathematical foundation, especially certain core courses of statistics(e.g., multivariate statistical analysis), matrix theory, optimization theory and numerical analysis.

上半部看得更仔细些，相对来说收获也更多。书的前半部对各种回归说得很多，曾经仅仅了解这些的回归方法的大概思路，但是从本书中更能了解它们的统计意义、本质，有种豁然开朗的感觉：） 只是总的来说还是磕磕巴巴的看了一遍，还得继续仔细研读才好。希望能有更深刻的领悟，目的...  

这个简单的书评只是我个人的观点，所以我觉得先了解一下我的背景是有帮助的：本科计算机，数学功底尚可，研究生方向机器学习、数据挖掘相关应用研究。 缺点： 1，阅读此书前，读者需要具备基本的统计学知识，所以书的内容并不“基础”。 2，书中很少涉及到公式推导，细节并不...  

个人觉得“机器学习 -- 从入门到精通”可以作为这本书的副标题。 机器学习、数据挖掘或者模式识别领域有几本非常流行的教材，比如Duda的模式分类，Bishop的PRML。Duda的书第一版是模式识别的奠基之作，现在大家谈论得是第二版，因为内容相对简单，非常流行，但对近20年取得统...  

有人给我推荐这本书的时候说，有了这本书，就不再需要其他的机器学习教材了。 入手这本书的接下来两个月，我与教材中艰深的统计推断、矩阵、数值算法、凸优化等数学知识展开艰苦的斗争。于是我明白了何谓”不需要其他的机器学习教材“：准确地说，是其他的教材都不需要了；一本...