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比周志华的西瓜书强了不是一星半点，循循善诱，简直打开了任督二脉，强推
中式教材，不适合初学者读。所有算法都是只讲道理，不讲故事，如果不了解背景故事，真的很难明白到底这些算法能拿来干嘛。
已然98一本了 不知道是知识涨价了 还是出版业无奈的挣扎 只能理解着去图书馆抢资源了。
没有第一版便携了，新增内容大部分是nlp相关，太基础了，失落😔
看过的最棒的机器学习入门书了。千万不要被公式吓到，一步一步慢慢来，会搞出来的。
挺好的书适合数学功底特别深厚的人看。数学功底不深厚的不建议看。数学功底不深厚的对ML不太懂的建议看《神经网络设计》这本书，保姆级教程，matlab官网推荐的书。再看不懂的，看《线性代数及其运用》，非常的有帮助。
很随意，很炫耀，很自我 这不是教材，这是笔记
特别棒，绝大部分部分内容清晰明了，还有非常丰富的扩展阅读，不过大多都是传统机器学习内容，如果再加上一本专门讲神经网络深度学习的书的话才算是把目前主流机器学习内容学全。
感觉这书被过誉了
国内最好的教材。
统计学习教材经典中的经典
之前本科在国内某公司实习的时候就在公司图书馆里看到过这本书的第一版，当时感觉这本书公式密密麻麻就像天书。这个暑假我找来了这本书读了读，感觉写的很通俗易懂，该配合例子熟悉理论的时候都能碰到作者恰到好处给出例子。不过没有deep learning和reinforcement learning的详细介绍，如果加上这两部分，我想就应该完整了。btw,建议读这本书的时候可以看B站上‘孙健老师’的那个不算长的复旦大学机器学习课程，有时候某个理论即使懂了，看了那个视频又会多一些不一样的理解。
我是该说这本书言简意赅呢，还是该说它有些地方过分简略呢，总之感觉这本书的作者想仔细讨论数学但结果是也并没说把细节说清楚。感觉前半本对我来说收获更大，后半本好几章都有没懂的问题，等之后再回过头翻翻吧。
不适合入门
这本书实在是太干了，以至于我做笔记除了一些数学证明以外基本都抄了一遍。。这本书不适合机器学习小白入门，感觉比较适合有一定实践的人进行查阅的手册。至于什么场景使用什么算法，作者默认读者能实际区分开。并且读懂此书也需要一定的数学基础看得才会不那么费劲。整体还是比较爽的，看的最爽的部分是隐马尔可夫链的部分，学数学的时候不知其所以然，用到的时候才发现如此巧妙。
很中国特色的”参考书“。相当言简意赅，第二版加了无监督学习部分以后直接厚了快一倍……这本书个人觉得适合拿来回顾夯实基础串联知识点。有基础以后再读，按着书上思路自己动手推一遍的收获会相当大。至于拿来入门还是算了吧……说起来入门机器学习干嘛非要扣参考书呢……跟着课程看幻灯片做课后习题难道不是要舒服许多吗。
看到第十六章主成分分析，后面的部分一方面有点难，一方面由于其他原因很难再坚持看下去了。但是个人觉得本书要比西瓜书讲原理要好很多，希望想走相关领域的兄弟姐妹早早入坑。
读完前16章，经典算法推导详实，与西瓜书相比在深度上胜之，但广度不及
严谨，详实，全面，对于想了解统计学在机器学习中的应用的人而言是一本较好的参考书
主要看了新增的无监督学习部分，说实话新增加的内容有点儿水，价格倒是涨了不少。
> 统计学习方法 (第2版)
108 有用 肉粽 2020-02-18 20:46:46
比周志华的西瓜书强了不是一星半点，循循善诱，简直打开了任督二脉，强推
83 有用 Dorian 2019-10-18 23:09:42
中式教材，不适合初学者读。所有算法都是只讲道理，不讲故事，如果不了解背景故事，真的很难明白到底这些算法能拿来干嘛。
38 有用 王小二 2019-05-10 08:58:31
已然98一本了 不知道是知识涨价了 还是出版业无奈的挣扎 只能理解着去图书馆抢资源了。
15 有用 momo 2019-06-01 18:28:51
没有第一版便携了，新增内容大部分是nlp相关，太基础了，失落😔
12 有用 秦妙斋8823 2021-02-12 16:15:09
看过的最棒的机器学习入门书了。千万不要被公式吓到，一步一步慢慢来，会搞出来的。
6 有用 多巴胺（修仙中 2023-10-10 02:35:41 德国
挺好的书适合数学功底特别深厚的人看。数学功底不深厚的不建议看。数学功底不深厚的对ML不太懂的建议看《神经网络设计》这本书，保姆级教程，matlab官网推荐的书。再看不懂的，看《线性代数及其运用》，非常的有帮助。
7 有用 弗里德里希 2022-01-21 23:22:36
很随意，很炫耀，很自我 这不是教材，这是笔记
7 有用 myosotis 2020-04-21 22:42:17
特别棒，绝大部分部分内容清晰明了，还有非常丰富的扩展阅读，不过大多都是传统机器学习内容，如果再加上一本专门讲神经网络深度学习的书的话才算是把目前主流机器学习内容学全。
3 有用 金鱼马 2023-11-25 18:47:21 浙江
感觉这书被过誉了
7 有用 Salooloo 2020-02-20 17:52:04
国内最好的教材。
2 有用 抢萝卜的喵 2021-01-19 15:20:11
统计学习教材经典中的经典
3 有用 John-risktaker 2022-07-19 23:21:11
之前本科在国内某公司实习的时候就在公司图书馆里看到过这本书的第一版，当时感觉这本书公式密密麻麻就像天书。这个暑假我找来了这本书读了读，感觉写的很通俗易懂，该配合例子熟悉理论的时候都能碰到作者恰到好处给出例子。不过没有deep learning和reinforcement learning的详细介绍，如果加上这两部分，我想就应该完整了。btw,建议读这本书的时候可以看B站上‘孙健老师’的那个不算长的复旦大学机器学习课程，有时候某个理论即使懂了，看了那个视频又会多一些不一样的理解。
1 有用 小宫葵 2022-08-16 15:59:17
我是该说这本书言简意赅呢，还是该说它有些地方过分简略呢，总之感觉这本书的作者想仔细讨论数学但结果是也并没说把细节说清楚。感觉前半本对我来说收获更大，后半本好几章都有没懂的问题，等之后再回过头翻翻吧。
1 有用 龙城 2022-05-23 20:09:40
不适合入门
3 有用 段干相若 2022-05-02 22:15:01
这本书实在是太干了，以至于我做笔记除了一些数学证明以外基本都抄了一遍。。这本书不适合机器学习小白入门，感觉比较适合有一定实践的人进行查阅的手册。至于什么场景使用什么算法，作者默认读者能实际区分开。并且读懂此书也需要一定的数学基础看得才会不那么费劲。整体还是比较爽的，看的最爽的部分是隐马尔可夫链的部分，学数学的时候不知其所以然，用到的时候才发现如此巧妙。
7 有用 Coelacanth 2021-03-28 07:10:23
很中国特色的”参考书“。相当言简意赅，第二版加了无监督学习部分以后直接厚了快一倍……这本书个人觉得适合拿来回顾夯实基础串联知识点。有基础以后再读，按着书上思路自己动手推一遍的收获会相当大。至于拿来入门还是算了吧……说起来入门机器学习干嘛非要扣参考书呢……跟着课程看幻灯片做课后习题难道不是要舒服许多吗。
4 有用 abyzsin 2021-03-15 21:08:43
看到第十六章主成分分析，后面的部分一方面有点难，一方面由于其他原因很难再坚持看下去了。但是个人觉得本书要比西瓜书讲原理要好很多，希望想走相关领域的兄弟姐妹早早入坑。
3 有用 momo 2020-11-02 10:01:12
读完前16章，经典算法推导详实，与西瓜书相比在深度上胜之，但广度不及
1 有用 理性的光辉 2021-01-13 16:14:47
严谨，详实，全面，对于想了解统计学在机器学习中的应用的人而言是一本较好的参考书
3 有用 momo 2019-09-30 14:57:16
主要看了新增的无监督学习部分，说实话新增加的内容有点儿水，价格倒是涨了不少。