统计学习导论 在线电子书 图书标签: 统计学习  R  机器学习  数据分析  统计  统计学  数据挖掘  统计学习基础   

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作为教材的翻译版 还是不错的 易懂

简单介绍了各种统计学习方法的思路，只见皮毛，理论不深，重在应用。

ESL的导读版，以我的能力估计看不下ESL。中文版书中有些翻译的小问题，可以自己找出来。英文版的Errata可以在书的网站上找到。内容讲的很多，基本是机器学习那块的，传统统计学只介绍了一点点，但对于我所属专业目前状况而言，线性模型还是占领着研究分析方法的霸主地位。

圣经的简化版

简单易懂，直达要害

业界良心，为学渣精心打造……深入浅出，甚至连矩阵怎么算怕你不会都告诉你，而且尽量避免使用矩阵之类的纯数学的表达，比较适合只学习应用的同学，不用关心太多内在证明。例子给的也很足，非常实际。R的例子讲的也很实用。总之非常适合自学。  

1. expected test MSE use：to assess the accuracy of model predictions. obtain: repeatedly estimate f using a large number of training sets and test each at x0. decompose: into 3 parts -- variance, bias and irreducible error. note: the meaning of variance an...  

很适合入门，几乎没有什么数学，英文读起来也很简单，一些词汇不懂可以对照中文版。中文版叫：统计学习导论：基于 R 应用。适合刚刚接触机器学习的同学阅读。和适合我这种菜鸟阅读学习，下载了 N 本机器学习的书了，这本是唯一能读的下去的。初学主要是先了解概念，对机器学习...  

http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ ==========================================================================================================================================================  

1，统计学习的入门书，通俗易懂，号称是ESL的入门版，全书没有太多数学推导，适合学工程的人不适合学统计的人读。2，监督学习占了大部分篇幅，我觉得这本书最好的部分就是模型的讨论都围绕variance和bias的trade-off展开，还有就是对模型的整体性能，以及参数的经验取值都给出...