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一个词形容就是intuitive。ML入门第一本，ESL第二吧！果然first course系列都不错呢。

很简单 但值得一看 公式一步步推 生怕你不懂 看ISL感到迷惑(可能作者认为不需要解释，但是也是一本好书)的地方 这大部分都有直观解释 这本书因为保持较低的难度而省去不讲的部分 ISL也有简单的解释 再不行就查ESL

有一些推导，但是涵盖的方法不是很多，贝叶斯讲的挺多的

一个词形容就是intuitive。ML入门第一本，ESL第二吧！果然first course系列都不错呢。

很简单 但值得一看 公式一步步推 生怕你不懂 看ISL感到迷惑(可能作者认为不需要解释，但是也是一本好书)的地方 这大部分都有直观解释 这本书因为保持较低的难度而省去不讲的部分 ISL也有简单的解释 再不行就查ESL

记号不标准，解释不到位，浪费时间，于我而言lan书一本，还是ISLR加斯坦福的Mooc收获大。 d  

翻译的很差，很多语句念不通不知道所以然，感觉很多数学符号大小写都有错误，数学寄去要求很高 不信自己买本看看多少数学公式你能理解...........................................................

中文版P89 p(t_new|x_new,X,t,sigma^2)=N(x^T_new u_w,sigma^2+x^T_new sum_w x_new) 不知是如何推出来的，实在搞不懂啊，有知道的，分享一下，谢谢！  

翻译的很差，很多语句念不通不知道所以然，感觉很多数学符号大小写都有错误，数学寄去要求很高 不信自己买本看看多少数学公式你能理解...........................................................

我读的英文版，把本科高数、线性代数和概率论学扎实后，书中的公式基本都能看懂、能推导出来（公式的推导过程非常的详细---相比于周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》，因为周和李的这两本书公式背后的数学意义，以及公式从上下步推导到下一步，我基本看不懂……但看...