圖書標籤: 統計學  非參數  統計  數學  數據分析  statistics  非參數統計  社會學   

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應該是目前非參數統計方麵最好的書，介紹瞭很多新方法，很多在機器學習的《統計學習基礎》裏也有介紹，書介紹為主，沒有特彆深入，本科學習過一次，當時被虐，最近重讀，發現其實寫的很贊

應該是目前非參數統計方麵最好的書，介紹瞭很多新方法，很多在機器學習的《統計學習基礎》裏也有介紹，書介紹為主，沒有特彆深入，本科學習過一次，當時被虐，最近重讀，發現其實寫的很贊

如果抱著臨時抱佛腳入門的態度，數學基礎有點的話，還是很不錯的，我讀瞭電子版的，查到瞭不少我需要的技能樹枝，並且和他的統計學配閤一起看似乎更好，我決定把這兩本做下筆記，正好讀到這裏把他們一起過瞭，反正這種東西也是將來要反復讀的，第一遍讀也就是找個臭味相投的入門瞭解瞭解概念而已。微觀計量讀的實在是要卡的吐血，還是先讀點統計學吧。/////這本書做個屁筆記，都已經是簡潔不能再簡潔瞭，我感覺這本非參有至少三分之一的內容和他all of statistics雷同，一字不易。這本書讀的有點慢，要拿張草稿紙放在旁邊按吳喜之的話說省略瞭很多證明推導需要自己補齣來。如果不熟悉就要自己補齣來啊，比如我對第二章那個用Gateaux導數定義的影響函數那幾個等式就實在腦補不齣來，還是要用筆算一下。第三章完全是一團泥。

藉瞭看不懂@@

內容沒有深入探討 都是介紹後帶過，但開闊瞭視野是真的。不錯

澄清两点以正视听： 1. 这本书的读者可以是本科生，只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家，尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。  

大牛写的小册子，可能比较适合学统计人当入门教材，看着像是给undergraduate读的，虽然作者说是给master和phd读的，中规中矩吧，应该不像会他写的另外一本流行。其实都搞不清他写这本书干嘛，他也不focus在这里啊。

澄清两点以正视听： 1. 这本书的读者可以是本科生，只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家，尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。  

澄清两点以正视听： 1. 这本书的读者可以是本科生，只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家，尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。  

澄清两点以正视听： 1. 这本书的读者可以是本科生，只要选择相对容易的章节就行。但是阅读并理解全书应该是博士生的要求。 2. 作者是nonparametric的专家，尽管他对统计学的深刻理解远不止这一个方面。