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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。

中文版序翻译的很差劲，印象不好。 内容翻译的很好，跟序言不是同一个作者。

读得我怀疑自己的智商，怀疑在大数据方向的选择是否错误，进而怀疑人生( ╯□╰ ) 强撑着学习完了，智商受到了一万点暴击。事实上，不要告诉我原理，只要告诉我怎么解读R运行出来的结果就好了，泪目

匆匆过了一遍，习题没做。前半英文版后半中文版。看英语还是累。

至少是看得懂的。。

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...  

Notes of Introduction to Statistical Learning ===================================== ## Statistical Learning - basic concepts - two main reasons to estimate f: prediction and inference - trade-off: complex models may be good for accurate prediction, but it m...

其实我最大的感触是书中总是说某某内容 “ is beyond the scope of this book” ，真是难为几位作者了。 --------------------------- 高清无码图见相册： https://www.douban.com/photos/photo/2462258822/  

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...  

其实我最大的感触是书中总是说某某内容 “ is beyond the scope of this book” ，真是难为几位作者了。 --------------------------- 高清无码图见相册： https://www.douban.com/photos/photo/2462258822/