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这本书确实很难，至少需要懂很多数学。但是严格来说，它又没有超出数学系大三的内容...用的最难的数学，应该就是泛函分析吧！对于只学过微积分，线性代数和初等概率论，一点复变函数和数理方程的人来说，真是天书一本。为此我花了一年先学了部分实分析，拓扑学以及泛函分析的内容，终于拾起了这本神书，粗略看完之后，再看机器学习之类的文献，就开始轻松爽快多了，这也坚定了我继续读博的念头。学习知识本身是一个痛苦的过程，痛苦过后，享尽的便是无限的快乐～

统计学习理论与统计学习理论的本质一起读，用了差不多10多天的时间，部分证明很多都跳过，但大概看过并不难理解。 书中的思路很清晰，而且很对称很完美，终于令我对学习理论有了新的理解，廓然一心的感觉，真心不错。

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这本书确实很难，至少需要懂很多数学。但是严格来说，它又没有超出数学系大三的内容...用的最难的数学，应该就是泛函分析吧！对于只学过微积分，线性代数和初等概率论，一点复变函数和数理方程的人来说，真是天书一本。为此我花了一年先学了部分实分析，拓扑学以及泛函分析的内容，终于拾起了这本神书，粗略看完之后，再看机器学习之类的文献，就开始轻松爽快多了，这也坚定了我继续读博的念头。学习知识本身是一个痛苦的过程，痛苦过后，享尽的便是无限的快乐～

Statistical Learning Theory这本书是一本完整阐述了统计机器学习思想的名著。在该书中作者对统计机器学习和传统机器学习的区别的本质进行了详细的论证，并且指出统计机器学习能够对训练样本给出精确的学习效果，并能够回答训练过程需要的样本训练数等一系列问题。

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