统计学习基础(第2版)(英文) 在线电子书 图书标签: 机器学习  统计学习  统计学  数据挖掘  数学  统计  数据分析  statistics   

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其实这本书有个姐妹篇，叫 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R ，是Hastie 和Tibshirani 和另外两个作者合写的，更加适合入门，是非常经典的教材。

一直觉得这个学科大概不存在入门教材这个概念。

本书叫基础，其实是统计学习精要，数学基础比较差的连符号都费劲，虽然满满的文字解析，有另外一本《统计学习导论》,书是2010年的，模型都比较老和经典了，当年火热话题还是数据挖掘，很多模型都是KDD比赛的，后期可以继续跟踪学习Hastie教授们在伯克利和斯坦福的课程，另外推荐《稀疏统计学习应用》Tibshirani儿子的凸优化课程

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.

统计学习，模式识别领域，最爱的一本书。推导过程清晰，还有各种感悟和总结，很好。但是讲的内容比机器学习少了一些，好像是没有hmm,crf的。

中文翻译版大概是用google翻译翻的，然后排版一下，就出版了。所以中文翻译版中，每个单词翻译是对的，但一句话连起来却怎么也看不懂。最佳阅读方式是，看英文版，个别单词不认识的话，再看中文版对应的那个词。但如果英文版整个句子都不懂的话，那只有去借助baidu/google，并...  

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...  

[https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/] ==========================================================================================================================================================  

The methodology used in the books are fancy and attractive, yet in terms of rigorous proofs, sometimes the book skip steps and is difficult to follow. ~ Slightly sophisticated for undergraduate students, but in general is a very nice book.