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机器学习、数据挖掘、模式识别的统计学观点

孔明 对 The Elements of Statistical Learning 的书评 发表时间：2015-05-09 12:05:47

这个简单的书评只是我个人的观点，所以我觉得先了解一下我的背景是有帮助的：本科计算机，数学功底尚可，研究生方向机器学习、数据挖掘相关应用研究。

缺点：
1，阅读此书前，读者需要具备基本的统计学知识，所以书的内容并不“基础”。
2，书中很少涉及到公式推导，细节并不是很多。
3，对于那些想要做机器学习、数据挖掘相关应用的人来说，书中的部分内容过于“统计”，比如basis expansion和spline等。
4，部分内容介绍并不详细，例如neural network，也并没有介绍图模型相关内容。

优点：
1， 机器学习本身很多内容直接来自统计学，如回归和分类模型，所以了解这些内容在统计学中是如何表达的，尤其是较为精确的数学表达，将会非常有帮助。
2， 书中有很多作者自己的总结，也有新观点，例如第10章中“Off-the-Shelf Procedures for Data Mining”，这在其他书中比较少见。
3，关于tree和boosting的介绍非常详细，横跨第9章和第10章。可能跟这部分内容是作者的研究领域有关。

就像标题里说的，本书只是提供了机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的统计学观点，所以还是建议继续阅读其他的相关书籍，以期达到融会贯通。
共勉。

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对“机器学习、数据挖掘、模式识别的统计学观点”的回应

中国力量
中国力量 2015-05-11 09:25:49

嗯 说的很深刻啊 其实读书就是应该融会贯通多多益善啊 比如这本里面的cnn我感觉就讲的非常清楚

回应他

《The Elements of Statistical Learning》热门书评

The Elements of Statistical Learning

书名： The Elements of Statistical Learning
作者：
出版社： Springer
副标题： Data Mining, Inference, and Prediction
出版年： December 2008
页数： 744
定价： USD 89.95
装帧： Hardcover
ISBN： 9780387848570