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發表於2024-11-24

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五一空閑時看瞭第一章的概論和第二章的感知機。一個感覺這本書很基礎，它沒有侃那麼深的道理，一章也就是10多頁，不像《PGM》那樣的書首先給人一種壓力，加之又是國人寫的，感覺很近人。這些理論性知識也彌補瞭自己對某些算法理解的模糊性，很適閤像我們這樣堆積知識的人看。  

最初拿到手就覺得整本書都是公式，掃瞭一遍，發現看起來很吃力！ 現在重新再看多一遍，並將裏麵的算法自己實現瞭一遍，已經看完第五章瞭，照著書裏的算法邏輯與步驟自己動手後覺得還是可以搞懂一些的 附：本人的學習筆記博客 http://www.cnblogs.com/juefan/p/3843560.html  

讀瞭機器學習實戰、深度學習花書、PRML、西瓜書以及這本統計學習方法 總體來說這本書敘述較為詳細，數學推導難度適中，可以作為西瓜書的輔助材料閱讀。相比較西瓜書來說優點是：都是乾活，算法證明過程很詳細，缺點是：沒有包含最新的一些機器學習算法，甚至神經網絡都沒有涉及...  

第一次在豆瓣發點評，就給李航大大的這本神書吧。現在第二版已經齣來瞭，我讀的還是第一版，因為是作為我的入門書籍，所以花三周多的時間把前九章大部分內容看完瞭，除瞭一些晦澀難懂的證明沒看以外，看過的地方深深地感受到數學之美，自己感嘆作者內功的高深，自己的數學還是...  

第一次在豆瓣發點評，就給李航大大的這本神書吧。現在第二版已經齣來瞭，我讀的還是第一版，因為是作為我的入門書籍，所以花三周多的時間把前九章大部分內容看完瞭，除瞭一些晦澀難懂的證明沒看以外，看過的地方深深地感受到數學之美，自己感嘆作者內功的高深，自己的數學還是...  

比較精簡的一本書，感覺是對章節末的論文的重點的完整的整理。掃盲瞭，接下來看看中文版的“The Elements of Statistical Learning”。

講得很無趣，不過很多算法總結得都很好，看起來更像是一本課堂筆記，方便查閱

講得很無趣，不過很多算法總結得都很好，看起來更像是一本課堂筆記，方便查閱

選題太窄，基本局限於監督式的分類問題。選講的方法偏基礎，且細節太多所以不太適閤初學。不過基於相同的理由，加之結構清晰各章相對獨立，很適閤復習和應付筆試麵試。

除瞭是中文這一點之外，沒什麼其它太大的亮點