The Elements of Statistical Learning的书评 (26)

Chen_1st 2010-12-27 03:07:35

机器学习 -- 从入门到精通

个人觉得“机器学习 -- 从入门到精通”可以作为这本书的副标题。 机器学习、数据挖掘或者模式识别领域有几本非常流行的教材,比如Duda的模式分类,Bishop的PRML。Duda的书第一版是模式识别的奠基之作,现在大家谈论得是第二版,因为内容相对简单,非常流行,但对近20年取得统...  (展开)
Joseph 2012-06-08 03:50:57

不是书评

评论最下面的部分Version 1是我开始读这本书的时候写的东西,现在加上点基础部分。 对linear algebra, probability 要有非常强的直观认识,对这两个基础学的非常通透。Linear algebra 有几种常用的分解QR, eigendecomposition, SVD,搞清楚它们的作用和几何意义。Bayesian meth...  (展开)
Kord 2013-10-12 23:26:01 世界图书出版公司2009版

《统计学习基础》读后感:一点儿都不基础

有人给我推荐这本书的时候说,有了这本书,就不再需要其他的机器学习教材了。 入手这本书的接下来两个月,我与教材中艰深的统计推断、矩阵、数值算法、凸优化等数学知识展开艰苦的斗争。于是我明白了何谓”不需要其他的机器学习教材“:准确地说,是其他的教材都不需要了;一本...  (展开)
胡胡 2009-03-10 19:08:22

机器学习方面非常优秀的一本书

我导师(stanford博士毕业)非常欣赏这本书,并把它作为我博士资格考试的参考教材之一。 感谢 ZHENHUI LI 提供的信息。本书作者已经将第二版的电子书放到网上,大家可以免费下载。 http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ 网上还有一份solution manual, 但是似乎...  (展开)
王飞 2010-01-20 17:57:23 Springer2003版

告诉大家一个下载此书的地方

这篇书评可能有关键情节透露

http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ 还是老外人品好,把自己的书免费放在互联网上。  (展开)
ROY 2008-11-21 12:22:50 Springer2003版

Classic!

这篇书评可能有关键情节透露

  Elements of statistic learning is one of the most important textbooks on algorithm analysis in the field of machine learning. The authors of this book, Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman, are pioneers in the area and have done really b...  (展开)
doubling 2009-01-01 18:49:02 电子工业出版社2004版

某人能不能别再毁书不倦了

douban评论非要给出评价才能发表,这非常难决断 说你好呢,翻译的乱七八糟 说你不好呢,内容实在深刻 说起翻译来,这可是把中文说的比外文还难懂 Jiawei Han的数据挖掘让范明译的污七八糟 结果还让他来翻译这部经典,怀疑他在用google翻译 最后还是忍不住去图书馆复印了原版...  (展开)
孔明 2015-05-09 12:01:47

机器学习、数据挖掘、模式识别的统计学观点

这个简单的书评只是我个人的观点,所以我觉得先了解一下我的背景是有帮助的:本科计算机,数学功底尚可,研究生方向机器学习、数据挖掘相关应用研究。 缺点: 1,阅读此书前,读者需要具备基本的统计学知识,所以书的内容并不“基础”。 2,书中很少涉及到公式推导,细节并不...  (展开)
网神 2012-03-03 11:12:52

千万别看中文翻译版

中文翻译版大概是用google翻译翻的,然后排版一下,就出版了。所以中文翻译版中,每个单词翻译是对的,但一句话连起来却怎么也看不懂。最佳阅读方式是,看英文版,个别单词不认识的话,再看中文版对应的那个词。但如果英文版整个句子都不懂的话,那只有去借助baidu/google,并...  (展开)
肥汀 2018-02-09 20:55:05

半程记录

读 ESL 快半年了,也读了差不多1/3,写个短评记录一下,等读完的时候再来改吧。然后简单对比下基本常见的机器学习教材。 我本科是学物理的,对于统计甚至概率论可以说是一无所知。入门的时候读的是周志华老师的《机器学习》,不过并没有读完的。一方面在家看书效率太低;另一...  (展开)
楚天舒 2010-01-16 05:51:56

感谢作者公开分享电子版

http://www-stat.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print3.pdf  (展开)
ApacheCN_飞龙 2018-11-22 20:42:54

终于找到中文版了

https://esl.hohoweiya.xyz/index.html ==========================================================================================================================================================  (展开)
whjxnyzh 2014-01-08 15:48:50 世界图书出版公司2009版

新手你千万别读这本书

对于新手来说,这本书和PRML比起来差太远,新手强烈建议去读PRML,接下来再看这本书。。我就举个最简单的例子吧,这本书的第二章overview of supervised learning和PRML的introduction差太远了。。。。读这本书的overview如果读者没有基础几乎不知所云。。但是PRML通过一个例子...  (展开)
阿滋喵喵 2011-08-27 16:09:23 世界图书出版公司2009版

难得要死

非常难,一点都不element,是本百科全书式的读物,如果是初学者,不建议读 很多章节也没有细节,概述性的东西,能看懂几章就很不错了 其实每章都可以写成一本书,都可以做很多篇的论文 全部读懂非常非常难,倒是作为用到哪个部分作为参考资料查查很不错  (展开)
ApacheCN_飞龙 2017-10-01 23:53:45

这书已经移到这里了。。

https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ ==========================================================================================================================================================  (展开)
[已注销] 2019-01-06 09:23:42 电子工业出版社2004版

英文版是好书,但非基础。中文版是垃圾

英文原版的官方免费下载链接已经有人在书评中给出了 中文版的译者很可能没有基本的数学知识,而是用Google翻译完成了这部作品。 超平面的Normal equation (法线方程)翻译成了“平面上的标准方程”;而稍有高中髙维几何常识的人都知道,法线是正交与该超平面的方向,而绝不可...  (展开)
Till Lindemann 2018-12-20 20:12:10

此书不适合初学者,以及此书没那么神

读了一个月,还在前四章深耕,在此说明一下,网上的 solution,笔记啊,我见到的,只有一个份做的最详细,准确度最高,其余的都是滥竽充数,过程推导乱来,想当然,因为该书的符号有点混乱,所以建议阅读该书的人把前面的 Notation 读清楚,比如书中 X 出现的有好几种形式,每...  (展开)
linglongyouzhi 2014-05-27 21:10:42

磕磕巴巴的读了一遍

上半部看得更仔细些,相对来说收获也更多。书的前半部对各种回归说得很多,曾经仅仅了解这些的回归方法的大概思路,但是从本书中更能了解它们的统计意义、本质,有种豁然开朗的感觉:) 只是总的来说还是磕磕巴巴的看了一遍,还得继续仔细研读才好。希望能有更深刻的领悟,目的...  (展开)
Barton 2012-04-19 12:46:18

统计学习经典

统计学习的经典教材,数学难度适中,英文难度较低,看了其中有监督学习部分,无监督学习部分没怎么看,算法比较经典,但是也比较老。  (展开)
leonie 2011-04-19 11:11:34

A very nice book, take time to read it!

The methodology used in the books are fancy and attractive, yet in terms of rigorous proofs, sometimes the book skip steps and is difficult to follow. ~ Slightly sophisticated for undergraduate students, but in general is a very nice book.  (展开)
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