統計學習方法 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  統計學習  統計學  數據挖掘  數學  計算機  統計  MachineLearning   

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結構清晰。這一點足以打5分。

典型中國人寫的書，可以用來快速瞭解一個事物是啥，但總覺得缺乏洞見，實例都很naive，不大實用。每章後的文獻倒可以仔細閱讀。

其實隻看瞭SVM一章，李航博士功力深厚，將復雜的SVM理論講的無比透徹，來龍去脈條理清晰；不過作為教科書，重於本質理論的介紹，給齣瞭大量證明，之前看網上很火的那個SVM入門教程，對svm的理解還是流於形式，知其然不知其所以然，這次看這本書解開瞭不少疑惑。從綫性可分SVM（硬間隔最大化）、綫性SVM（軟間隔最大化），到非綫性SVM（核技巧），每一節都是同一風格的安排：問題描述、形式化定義，學習的對偶算法，其中穿插證明。還有最後一節SMO沒看。

其實隻看瞭SVM一章，李航博士功力深厚，將復雜的SVM理論講的無比透徹，來龍去脈條理清晰；不過作為教科書，重於本質理論的介紹，給齣瞭大量證明，之前看網上很火的那個SVM入門教程，對svm的理解還是流於形式，知其然不知其所以然，這次看這本書解開瞭不少疑惑。從綫性可分SVM（硬間隔最大化）、綫性SVM（軟間隔最大化），到非綫性SVM（核技巧），每一節都是同一風格的安排：問題描述、形式化定義，學習的對偶算法，其中穿插證明。還有最後一節SMO沒看。

《機器學習》轉化為假設空間搜索問題。本書將統計學習理解為凸優化，數值計算。但是，背景動機來源少。機器學習有三個組成部分：第一，數據；第二，模型或者估計函數；第三，需要降到最低的成本或損失。機器學習的整個raison detre過程實際上是其運用類似的統計問題來優化損失函數的過程。

这本书干货为主，什么意思呢，就是多余的例子啊解释啊不多，很精简的就从问题定义开始，到算法，到分析。所以别看书这么薄，其实内容不少。当然，似乎作者还有意象再写一本，这本书现在还不全，有一些模型在本书总没有提到。 对于初学者而言，其实机器学习并不容易，如果只读这...  

读了机器学习实战、深度学习花书、PRML、西瓜书以及这本统计学习方法 总体来说这本书叙述较为详细，数学推导难度适中，可以作为西瓜书的辅助材料阅读。相比较西瓜书来说优点是：都是干活，算法证明过程很详细，缺点是：没有包含最新的一些机器学习算法，甚至神经网络都没有涉及...  

暑假准备面试的时候，开始看这本书，刚开始看的时候，被书中的内容深深吸引住了，介绍了很多经典的机器学习算法，对于想迅速入门而且不喜欢读英文书的人来说，这绝对是一本经典之作。只是里面的数学推导太简略了，必要的数学知识讲解的也不是太清晰。在我看过andrew ng的讲义之...  

初学者不适合看，但是从事相关行业的人必定要看，本书精简不啰嗦，面面俱到，从原理上给你整得明明白白的，辅以适当的例子，没有多余的图表，因为人工智能不是什么画图跑demo的专业，你需要有扎实的数学基础。 建议路线，ng课程入门，知道有哪些算法，大致怎么做，然后去kaggle...