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well, 凡事以Elements开头的书都不太好啃，还是从Introduction开头的书开始吧
年少无知的我啊，竟然在第一次看这本书的时候给了三分并写了这样的评价 “总觉得有些章节编写的前后不合理啊，还有数学和概率功底要求好严格”。 现在再读这本书，觉得写的真是到位，改五分。大神请原谅～
对于我这种时常把这书翻出来看看的人，真是对它又爱有恨。想要理解里面的东西，光看书是不行的，需要要把里面讲的东西coding出来。不适合machine learning的入门，它会打击死你的积极性。
Frequentist经典，书里不少算法值得亲自推导，细啃收获很大，但是略微不同意老先生对Neural Nets的看法，虽然这个模型从数学上讲是那样的，但是这模型的根源绝对没这么简单，尤其在看了Computational Neural Science以后。目前Bayes统计也要收官啦，下一阶段开啃Hinton用PRML开课的讲义。感谢Hastie！
绝对不适合入门，很多东西都学了一遍再回来看才能更多理解作者在写什么。真的是高屋建瓴，常读常新。
书强我渣，以后再刷
好感动啊。
数学部分太深 救命
大略读了书中2/3的内容。应该说，从统计的角度分析一些方法是对的，但是统计角度未必就是理解许多方法的最佳方式。打算再读两本经典，写点总结。
这本书豆瓣竟然有近400人标记读过，PoliSci的英文书读过人数超过10的都很少。。。
现在是第一作者教课了，感觉很好！想当年读这本书的时候还是Friedman讲的。
第二版已经第十次修订了，作者网站有免费的pdf下载，难度略大。。。
非常非常清晰的一本书，和Bishop那本书相比，更适合经济学phd阅读。Big data在计量经济学里还是大有可为的。如果以后我做faculty的话，一定会让我的学生去读这本书的。美中不足的是很多推导过程省略了，对于我这种强迫症患者，自己手推补全真的麻烦。
:无
9.2 The Elements of Statistical Learning - Hastie, Tibshirani, Friedman (2nd ed. Springer, 2009) 难的章节前都加了个蒙克的The Scream小标……
适合有一定基础的人读，初学者太难掌握了。这是一本参考书，不是教材。
快速翻了一下，搞懂了几个之前疑惑的概念，但要细看那些公式真的需要花很多很多时间呢
补标。超经典。这就是真正的武功秘籍。
出第二版了
没看完……稍微翻了一下
> The Elements of Statistical Learning
63 有用 在电脑前打喷嚏 2016-10-27 14:06:48
well, 凡事以Elements开头的书都不太好啃，还是从Introduction开头的书开始吧
33 有用 花事 2015-02-11 18:39:40
年少无知的我啊，竟然在第一次看这本书的时候给了三分并写了这样的评价 “总觉得有些章节编写的前后不合理啊，还有数学和概率功底要求好严格”。 现在再读这本书，觉得写的真是到位，改五分。大神请原谅～
12 有用 十四 2014-10-15 17:28:07
对于我这种时常把这书翻出来看看的人，真是对它又爱有恨。想要理解里面的东西，光看书是不行的，需要要把里面讲的东西coding出来。不适合machine learning的入门，它会打击死你的积极性。
14 有用 流年闲草 2015-05-11 23:58:07
Frequentist经典，书里不少算法值得亲自推导，细啃收获很大，但是略微不同意老先生对Neural Nets的看法，虽然这个模型从数学上讲是那样的，但是这模型的根源绝对没这么简单，尤其在看了Computational Neural Science以后。目前Bayes统计也要收官啦，下一阶段开啃Hinton用PRML开课的讲义。感谢Hastie！
10 有用 荒草 2020-12-15 13:21:46
绝对不适合入门，很多东西都学了一遍再回来看才能更多理解作者在写什么。真的是高屋建瓴，常读常新。
6 有用 dodoro 2018-01-01 11:51:15
书强我渣，以后再刷
2 有用 ଲ 2012-12-08 20:45:06
好感动啊。
3 有用 西柚女孩喜逼力 2016-05-11 05:38:42
数学部分太深 救命
2 有用 极度视界 2012-12-16 09:16:25
大略读了书中2/3的内容。应该说，从统计的角度分析一些方法是对的，但是统计角度未必就是理解许多方法的最佳方式。打算再读两本经典，写点总结。
2 有用 ゴルゴ13 2019-07-20 09:38:37
这本书豆瓣竟然有近400人标记读过，PoliSci的英文书读过人数超过10的都很少。。。
1 有用 Joseph 2013-04-11 04:55:41
现在是第一作者教课了，感觉很好！想当年读这本书的时候还是Friedman讲的。
2 有用 茄子不知为何要 2013-12-12 16:52:02
第二版已经第十次修订了，作者网站有免费的pdf下载，难度略大。。。
2 有用 hzbbb 2018-08-25 01:39:15
非常非常清晰的一本书，和Bishop那本书相比，更适合经济学phd阅读。Big data在计量经济学里还是大有可为的。如果以后我做faculty的话，一定会让我的学生去读这本书的。美中不足的是很多推导过程省略了，对于我这种强迫症患者，自己手推补全真的麻烦。
0 有用 蝉 2013-12-31 10:11:19
:无
1 有用 Sofie 2016-05-26 14:46:08
9.2 The Elements of Statistical Learning - Hastie, Tibshirani, Friedman (2nd ed. Springer, 2009) 难的章节前都加了个蒙克的The Scream小标……
1 有用 Wei Xue 2009-12-07 18:19:31
适合有一定基础的人读，初学者太难掌握了。这是一本参考书，不是教材。
0 有用 nwind 2013-01-20 18:00:11
快速翻了一下，搞懂了几个之前疑惑的概念，但要细看那些公式真的需要花很多很多时间呢
1 有用 阿道克 2018-12-03 15:58:01
补标。超经典。这就是真正的武功秘籍。
0 有用 Yingfeng 2009-05-25 21:07:31
出第二版了
0 有用 蘅初 2015-10-04 16:56:45
没看完……稍微翻了一下