图书标签: 统计学习  R  机器学习  数据分析  统计  统计学  数据挖掘  统计学习基础   

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今天发现这本书上做满了笔记，为啥一点看过的印象都没有????（地铁老爷爷看手机）

至少是看得懂的。。

原著堪称入门统计学习的首选，理论与实践相结合的思想体现的淋漓尽致，虽然部分R代码有些过时，但不妨碍实践能力的训练。除此之外，毕竟是统计学者进行的翻译，整体来讲在专业词汇翻译方面并没有非常突出的错误，这比市面上一些搞计算机的人翻译的机器学习教材好太多了。

译者在翻译的时候还是应该读的更仔细些。一些在英文版中存在的连我这个外行都能看得出来的笔误，翻译版依然存在。还有一些翻译错误，如果不是对着原版看的，估计怎么都无法释怀。

偏概念，没有数学推导

1. expected test MSE use：to assess the accuracy of model predictions. obtain: repeatedly estimate f using a large number of training sets and test each at x0. decompose: into 3 parts -- variance, bias and irreducible error. note: the meaning of variance an...  

Notes of Introduction to Statistical Learning ===================================== ## Statistical Learning - basic concepts - two main reasons to estimate f: prediction and inference - trade-off: complex models may be good for accurate prediction, but it m...

很适合入门，几乎没有什么数学，英文读起来也很简单，一些词汇不懂可以对照中文版。中文版叫：统计学习导论：基于 R 应用。适合刚刚接触机器学习的同学阅读。和适合我这种菜鸟阅读学习，下载了 N 本机器学习的书了，这本是唯一能读的下去的。初学主要是先了解概念，对机器学习...  

这本书读起来不费劲，弱化了数学推导过程，注重思维的直观理解和启发。读起来很畅快，个人感觉第三章线性回归写的很好，即使是很简单的线性模型，作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性，逻辑梳理得很好，也易懂。(不过有点可惜的是翻译版本确实不是太好，有些...  

业界良心，为学渣精心打造……深入浅出，甚至连矩阵怎么算怕你不会都告诉你，而且尽量避免使用矩阵之类的纯数学的表达，比较适合只学习应用的同学，不用关心太多内在证明。例子给的也很足，非常实际。R的例子讲的也很实用。总之非常适合自学。