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不知道是我学艺不精基础太差还是什么问题，尽管很多人说这本书基础，但我看起来也不是那么好懂嘛。反正工程实例很少，理论非常多，像一篇一篇论文拼出来的。

ML的经典之作

换老大 要搞technique了。。。

看的实验室学长批注过的实体书 是本综述性质的书 都是点到为止 毕竟是十多年前的书了 算法研究什么的都偏老

懂的部分不用读，不懂的部分读不懂

虽然书的出版日期挺早，但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章，其中对决策树，ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题，貌似作者对统计不是很了解，t检验被翻译成t测试了：（不知英文版怎样有机会也要看一遍才好  

这本书有点跟不上时代了 把机器学习归结为在hypothesis space的search这一观点还是很重要很基本的

虽然书的出版日期挺早，但是内容还是非常好的。现在很多流行算法的基础都有讲述。刚看了前六章，其中对决策树，ann的介绍很简洁明了也很容易就看清来龙去脉了。只是翻译的有些问题，貌似作者对统计不是很了解，t检验被翻译成t测试了：（不知英文版怎样有机会也要看一遍才好  

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如题。这本书为什么没有讲到支持向量机怎么没有呢？还是我没有看到？理论上这应该有一章来描述才对呀。之前在别的地方看到svm，有些模糊，想看看这本书怎么写的，结果居然没有。请问是在第几章？如果有的话。 另外，这本书我觉得写的非常拗口，虽然有人说这本书写得非常基础，...