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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。

译者在翻译的时候还是应该读的更仔细些。一些在英文版中存在的连我这个外行都能看得出来的笔误，翻译版依然存在。还有一些翻译错误，如果不是对着原版看的，估计怎么都无法释怀。

比较实用

岭回归中的Lambda怎么选取？有点没看懂

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

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...  

这本书读起来不费劲，弱化了数学推导过程，注重思维的直观理解和启发。读起来很畅快，个人感觉第三章线性回归写的很好，即使是很简单的线性模型，作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性，逻辑梳理得很好，也易懂。(不过有点可惜的是翻译版本确实不是太好，有些...  

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/