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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。

讀得我懷疑自己的智商，懷疑在大數據方嚮的選擇是否錯誤，進而懷疑人生( ╯□╰ ) 強撐著學習完瞭，智商受到瞭一萬點暴擊。事實上，不要告訴我原理，隻要告訴我怎麼解讀R運行齣來的結果就好瞭，淚目

中文版序翻譯的很差勁，印象不好。 內容翻譯的很好，跟序言不是同一個作者。

原著堪稱入門統計學習的首選，理論與實踐相結閤的思想體現的淋灕盡緻，雖然部分R代碼有些過時，但不妨礙實踐能力的訓練。除此之外，畢竟是統計學者進行的翻譯，整體來講在專業詞匯翻譯方麵並沒有非常突齣的錯誤，這比市麵上一些搞計算機的人翻譯的機器學習教材好太多瞭。

比較實用

1，统计学习的入门书，通俗易懂，号称是ESL的入门版，全书没有太多数学推导，适合学工程的人不适合学统计的人读。2，监督学习占了大部分篇幅，我觉得这本书最好的部分就是模型的讨论都围绕variance和bias的trade-off展开，还有就是对模型的整体性能，以及参数的经验取值都给出...  

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...  

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。  

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...

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