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ESL的導讀版，以我的能力估計看不下ESL。中文版書中有些翻譯的小問題，可以自己找齣來。英文版的Errata可以在書的網站上找到。內容講的很多，基本是機器學習那塊的，傳統統計學隻介紹瞭一點點，但對於我所屬專業目前狀況而言，綫性模型還是占領著研究分析方法的霸主地位。

譯者在翻譯的時候還是應該讀的更仔細些。一些在英文版中存在的連我這個外行都能看得齣來的筆誤，翻譯版依然存在。還有一些翻譯錯誤，如果不是對著原版看的，估計怎麼都無法釋懷。

我真是信瞭你的邪，作業2.4.3，“provide n and p”被翻成瞭“假設n和p是給定的”，n和p就是題目要你求的，給定nmlgb

簡單易懂，直達要害

至少是看得懂的。。

http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ ==========================================================================================================================================================  

其实我最大的感触是书中总是说某某内容 “ is beyond the scope of this book” ，真是难为几位作者了。 --------------------------- 高清无码图见相册： https://www.douban.com/photos/photo/2462258822/  

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。  

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...