圖書標籤: 機器學習  統計學習  統計學  數據挖掘  數學  計算機  統計  MachineLearning   

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其實隻看瞭SVM一章，李航博士功力深厚，將復雜的SVM理論講的無比透徹，來龍去脈條理清晰；不過作為教科書，重於本質理論的介紹，給齣瞭大量證明，之前看網上很火的那個SVM入門教程，對svm的理解還是流於形式，知其然不知其所以然，這次看這本書解開瞭不少疑惑。從綫性可分SVM（硬間隔最大化）、綫性SVM（軟間隔最大化），到非綫性SVM（核技巧），每一節都是同一風格的安排：問題描述、形式化定義，學習的對偶算法，其中穿插證明。還有最後一節SMO沒看。

五星。我隻說一句話：當你真正用到這本書的時候，你纔真正明白這本書有多好。作者是高人，高高山頂立，深深海底行。

: TP181/4424

五星。我隻說一句話：當你真正用到這本書的時候，你纔真正明白這本書有多好。作者是高人，高高山頂立，深深海底行。

五星。我隻說一句話：當你真正用到這本書的時候，你纔真正明白這本書有多好。作者是高人，高高山頂立，深深海底行。

读了机器学习实战、深度学习花书、PRML、西瓜书以及这本统计学习方法 总体来说这本书叙述较为详细，数学推导难度适中，可以作为西瓜书的辅助材料阅读。相比较西瓜书来说优点是：都是干活，算法证明过程很详细，缺点是：没有包含最新的一些机器学习算法，甚至神经网络都没有涉及...  

这本书一共235页，写了10个算法，可见每个算法都介绍的篇幅不长，貌似每个算法该讲的都讲了。 详细看了一章最大熵，发现其实都是对已有文献的翻译，其中的部分符号修改了，更加通俗易读。不过翻译的非常好，是目前国内翻译的最好的吧。 最大熵的举例来自论文...  

这本书也是一本机器学习的经典教材，相比于那一长串名字，大家更习惯称呼它为蓝皮书，江湖地位与‘西瓜书’不分上下。‘蓝皮书’的大部分内容与《机器学习》重叠，但相比于‘西瓜书’，这本书的数学推导就严谨多了，每章的大部分内容就是数学推导与证明，因此对读者的数学门槛...  

这本书也是一本机器学习的经典教材，相比于那一长串名字，大家更习惯称呼它为蓝皮书，江湖地位与‘西瓜书’不分上下。‘蓝皮书’的大部分内容与《机器学习》重叠，但相比于‘西瓜书’，这本书的数学推导就严谨多了，每章的大部分内容就是数学推导与证明，因此对读者的数学门槛...  

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