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关于模式分类一本不错的入门书籍： 1. 有好多例子，让理论更容易理解； 2. 有好多插图，给人更直观的理解； 关于内容方面: 1. 1-3 节，豆瓣上已经有人评述； 2. 第四节没看^^ 3. 第五节讲的是Linear Discriminant Function。 个人感觉Support Vector Machines 讲得太少了。 4. 第六节讲的是神经网络，讲 Backpropagation Algorithm 很详细。 5. 第七节讲了随机方法。我主要看了Boltzmann Learning； Ev

关于模式分类一本不错的入门书籍： 1. 有好多例子，让理论更容易理解； 2. 有好多插图，给人更直观的理解； 关于内容方面: 1. 1-3 节，豆瓣上已经有人评述； 2. 第四节没看^^ 3. 第五节讲的是Linear Discriminant Function。 个人感觉Support Vector Machines 讲得太少了。 4. 第六节讲的是神经网络，讲 Backpropagation Algorithm 很详细。 5. 第七节讲了随机方法。我主要看了Boltzmann Learning； Ev

经典教材 可惜没有仔细读过 只有部分章节读过 基本备查用....

经典教材 可惜没有仔细读过 只有部分章节读过 基本备查用....

经典教材 可惜没有仔细读过 只有部分章节读过 基本备查用....

这书经典没得说 不过一定先对照勘误把错的地方改一下啊~ 虽然改完了还是能发现错误。。。 我对照着各种errata看了很久 发现这个版本是美国第3次印刷的版本 对应的errata地址是： http://www.rii.ricoh.com/~stork/ErrataPrintings3and4.ps 09.4.21： 越看就越觉得还有不少错...  

www.cs.unm.edu/~jmk/cs531/ErrataPrintings3and4.pdf 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了 我的评论太短了  

中文版有的地方简直错得离谱，贝叶斯置信网那里和英文的完全对不上，浪费我推导半天，图片都不一样，太不负责了。。。英文的稍微贵点，不过应该好很多。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。  

http://halllv.spaces.live.com/Blog/cns!10EFD22C2AE2406A!178.entry

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