統計機器學習導論（英文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 杉山將（Masashi Sugiyama） 著

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 數據挖掘
• Python
• R
• 理論基礎
• 算法
• 模型
• 應用

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111586784

版次：1

商品編碼：12279249

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 經典原版書庫

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：512

內容簡介

統計技術與機器學習的結閤使其成為一種強大的工具，能夠對眾多計算機和工程領域的數據進行分析，包括圖像處理、語音處理、自然語言處理、機器人控製以及生物、醫學、天文學、物理、材料等基礎科學範疇。本書介紹機器學習的基礎知識，注重理論與實踐的結閤。第壹部分討論機器學習算法中統計與概率的基本概念，第二部分和第三部分講解機器學習的兩種主要方法，即生成學習方法和判彆分類方法，其中，第三部分對實際應用中重要的機器學習算法進行瞭深入討論。本書配有MATLAB/Octave代碼，可幫助讀者培養實踐技能，完成數據分析任務。

作者簡介

【加照片】Masashi Sugiyama，東京大學教授，擁有東京工業大學計算機科學博士學位，研究興趣包括機器學習與數據挖掘的理論、算法和應用，涉及信號處理、圖像處理、機器人控製等。2007年獲得IBM學者奬，以錶彰其在機器學習領域非平穩性方麵做齣的貢獻。2011年獲得日本信息處理協會頒發的Nagao特彆研究奬，以及日本文部科學省頒發的青年科學傢奬，以錶彰其對機器學習密度比範型的貢獻。

目錄

Contents
Biography . .iv
Preface. v
PART 1INTRODUCTION
CHAPTER 1Statistical Machine Learning
1.1Types of Learning 3
1.2Examples of Machine Learning Tasks . 4
1.2.1Supervised Learning 4
1.2.2Unsupervised Learning . 5
1.2.3Further Topics 6
1.3Structure of This Textbook . 8
PART 2STATISTICS AND PROBABILITY
CHAPTER 2Random Variables and Probability Distributions
2.1Mathematical Preliminaries . 11
2.2Probability . 13
2.3Random Variable and Probability Distribution 14
2.4Properties of Probability Distributions 16
2.4.1Expectation, Median, and Mode . 16
2.4.2Variance and Standard Deviation 18
2.4.3Skewness, Kurtosis, and Moments 19
2.5Transformation of Random Variables 22
CHAPTER 3Examples of Discrete Probability Distributions
3.1Discrete Uniform Distribution . 25
3.2Binomial Distribution . 26
3.3Hypergeometric Distribution. 27
3.4Poisson Distribution . 31
3.5Negative Binomial Distribution . 33
3.6Geometric Distribution 35
CHAPTER 4Examples of Continuous Probability Distributions
4.1Continuous Uniform Distribution . 37
4.2Normal Distribution 37
4.3Gamma Distribution, Exponential Distribution, and Chi-Squared Distribution . 41
4.4Beta Distribution . 44
4.5Cauchy Distribution and Laplace Distribution 47
4.6t-Distribution and F-Distribution . 49
CHAPTER 5Multidimensional Probability Distributions
5.1Joint Probability Distribution 51
5.2Conditional Probability Distribution . 52
5.3Contingency Table 53
5.4Bayes’ Theorem. 53
5.5Covariance and Correlation 55
5.6Independence . 56
CHAPTER 6Examples of Multidimensional Probability Distributions61
6.1Multinomial Distribution . 61
6.2Multivariate Normal Distribution . 62
6.3Dirichlet Distribution 63
6.4Wishart Distribution . 70
CHAPTER 7Sum of Independent Random Variables
7.1Convolution 73
7.2Reproductive Property 74
7.3Law of Large Numbers 74
7.4Central Limit Theorem 77
CHAPTER 8Probability Inequalities
8.1Union Bound 81
8.2Inequalities for Probabilities 82
8.2.1Markov’s Inequality and Chernoff’s Inequality 82
8.2.2Cantelli’s Inequality and Chebyshev’s Inequality 83
8.3Inequalities for Expectation . 84
8.3.1Jensen’s Inequality 84
8.3.2H?lder’s Inequality and Schwarz’s Inequality . 85
8.3.3Minkowski’s Inequality . 86
8.3.4Kantorovich’s Inequality . 87
8.4Inequalities for the Sum of Independent Random Vari-ables 87
8.4.1Chebyshev’s Inequality and Chernoff’s Inequality 88
8.4.2Hoeffding’s Inequality and Bernstein’s Inequality 88
8.4.3Bennett’s Inequality. 89
CHAPTER 9Statistical Estimation
9.1Fundamentals of Statistical Estimation 91
9.2Point Estimation 92
9.2.1Parametric Density Estimation . 92
9.2.2Nonparametric Density Estimation 93
9.2.3Regression and Classification. 93
9.2.4Model Selection 94
9.3Interval Estimation. 95
9.3.1Interval Estimation for Expectation of Normal Samples. 95
9.3.2Bootstrap Confidence Interval 96
9.3.3Bayesian Credible Interval. 97
CHAPTER 10Hypothesis Testing
10.1Fundamentals of Hypothesis Testing 99
10.2Test for Expectation of Normal Samples 100
10.3Neyman-Pearson Lemma . 101
10.4Test for Contingency Tables 102
10.5Test for Difference in Expectations of Normal Samples 104
10.5.1 Two Samples without Correspondence . 104
10.5.2 Two Samples with Correspondence 105
10.6Nonparametric Test for Ranks. 107
10.6.1 Two Samples without Correspondence . 107
10.6.2 Two Samples with Correspondence 108
10.7Monte Carlo Test . 108
PART 3GENERATIVE APPROACH TO STATISTICAL PATTERN RECOGNITION
CHAPTER 11Pattern Recognition via Generative Model Estimation113
11.1Formulation of Pattern Recognition . 113
11.2Statistical Pattern Recognition . 115
11.3Criteria for Classifier Training . 117
11.3.1 MAP Rule 117
11.3.2 Minimum Misclassification Rate Rule 118
11.3.3 Bayes Decision Rule 119
11.3.4 Discussion . 121
11.4Generative and Discriminative Approaches 121
CHAPTER 12Maximum Likelihood Estimation
12.1Definition. 123
12.2Gaussian Model. 125
12.3Computing the Class-Posterior Probability . 127
12.4Fisher’s Linear Discriminant Analysis (FDA

《統計學習導論》 內容簡介 《統計學習導論》是一本深入探討統計學習基本原理和核心方法的權威著作。本書旨在為讀者構建堅實的理論基礎，並在此基礎上介紹一係列廣泛應用的監督學習和非監督學習算法。全書內容編排緊湊，邏輯嚴謹，既注重理論的深度，也強調實際應用的指導性。 核心主題與內容概覽 本書的核心在於闡述如何利用數據驅動的方法來建立預測模型，以及如何理解這些模型的行為和局限性。它係統地介紹瞭統計學習的整個流程，包括數據預處理、模型選擇、參數估計、模型評估與診斷等關鍵環節。 第一部分：統計學習的基礎 引言： 本章將引導讀者進入統計學習的廣闊世界，解釋其核心概念、研究目標以及在現代數據科學中的重要地位。它會區分監督學習、非監督學習和強化學習，並概述本書將要涵蓋的主要內容。 統計學習要素： 這一部分將深入探討構建統計學習模型的三個關鍵組成部分：數據 (Data)，模型 (Model)，以及 損失函數 (Loss Function)。我們會詳細討論不同類型的數據（如數值型、類彆型）及其處理方式。模型的概念將從簡單的綫性模型擴展到更復雜的非綫性模型。損失函數則被介紹為衡量模型預測準確性的標準，並探討常見的損失函數類型，如平方誤差損失和 0-1 損失。 模型評估與選擇： 如何客觀地評估一個模型的性能至關重要。本章將詳細介紹偏差-方差權衡 (Bias-Variance Tradeoff) 的概念，解釋模型復雜度與泛化能力之間的關係。讀者將學習到交叉驗證 (Cross-Validation) 的不同方法（如留一法、k 摺交叉驗證）以及在模型選擇過程中如何利用這些技術來避免過擬閤 (Overfitting) 和欠擬閤 (Underfitting)。此外，還將介紹衡量模型性能的統計指標，如均方誤差 (Mean Squared Error, MSE)、準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall) 和 F1 分數等。 第二部分：綫性方法 綫性迴歸： 作為最基礎也是最廣泛使用的迴歸模型之一，綫性迴歸將在本章得到深入剖析。我們將介紹普通最小二乘法 (Ordinary Least Squares, OLS) 的原理，探討其假設條件，並介紹如何處理多重共綫性 (Multicollinearity) 和模型不確定性。此外，還會引入正則化技術，如嶺迴歸 (Ridge Regression) 和 LASSO 迴歸，以增強模型的穩定性和泛化能力。 分類與邏輯迴歸： 針對分類問題，本書將重點介紹邏輯迴歸 (Logistic Regression)。我們將解釋其概率建模的思想，以及如何使用最大似然估計 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 來估計模型參數。此外，還會探討其在二分類和多分類問題中的應用，以及與綫性迴歸的聯係與區彆。 係數的收縮與選擇： 本章將進一步深入探討正則化方法，重點關注嶺迴歸和 LASSO 迴歸的理論基礎和實際應用。我們將分析它們如何通過對模型係數施加懲罰來降低模型的方差，從而提高泛化能力。特彆會強調 LASSO 迴歸在特徵選擇方麵的獨特優勢。 第三部分：靈活的綫性模型 多項式迴歸： 介紹如何通過引入特徵的多項式項來擴展綫性模型的錶達能力，從而擬閤非綫性關係。 樣條與基展開： 探討使用樣條函數 (Splines) 和其他基函數（如多項式基、傅裏葉基）來構造更靈活的模型，以捕捉復雜的數據模式。 廣義可加模型 (GAMs)： GAMs 結閤瞭綫性模型的簡潔性和非綫性模型的靈活性，能夠對每個特徵建模其獨立的影響，並允許這些影響以非綫性方式疊加。本章將詳細介紹 GAMs 的構建原理、優勢以及如何使用它們來處理復雜的預測任務。 第四部分：基於樹的方法 決策樹： 詳細介紹決策樹的工作原理，包括節點分裂的準則（如基尼不純度、信息增益）和剪枝技術，以構建高效且易於解釋的預測模型。 裝袋與隨機森林： 介紹裝袋 (Bagging) 的思想，以及如何通過構建多個決策樹並聚閤它們的預測結果來降低模型的方差，從而提高準確性。隨機森林 (Random Forests) 將在此基礎上進一步引入隨機特徵選擇，以構建更魯棒的模型。 提升方法： 重點介紹梯度提升 (Gradient Boosting) 等序列學習方法，例如 AdaBoost 和 XGBoost。這類方法通過迭代地訓練弱學習器，並重點關注之前模型預測錯誤的樣本，最終組閤成一個強學習器。 第五部分：支持嚮量機 最大間隔分類器： 介紹支持嚮量機 (Support Vector Machines, SVM) 的基本原理，包括最大間隔超平麵的概念，以及如何找到最優的決策邊界。 軟間隔支持嚮量機： 討論如何處理不可分數據，引入軟間隔的概念，並介紹懲罰參數 C 的作用。 核技巧： 深入講解核技巧 (Kernel Trick) 的強大之處，以及如何通過核函數將數據映射到高維空間，從而解決非綫性可分問題。常見的核函數如多項式核和徑嚮基核 (RBF Kernel) 將得到詳細介紹。 第六部分：無監督學習 主成分分析 (PCA)： 介紹 PCA 的核心思想，即通過綫性變換找到數據的主要變異方嚮，從而實現降維。我們將探討其數學原理、計算方法以及在數據壓縮和可視化中的應用。 聚類分析： 詳細介紹 K-均值聚類 (K-Means Clustering) 和分層聚類 (Hierarchical Clustering) 等常用的聚類算法，以及如何評估聚類結果的質量。 其他無監督學習技術： 簡要介紹其他重要的無監督學習方法，如獨立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) 和關聯規則挖掘等，以拓展讀者的視野。 第七部分：模型推斷與計算 貝葉斯推斷： 介紹貝葉斯統計學中的核心概念，包括先驗分布、後驗分布和證據，以及如何利用貝葉斯定理進行模型參數的推斷。 數值計算方法： 討論在模型訓練和推斷過程中常用的數值計算技術，如濛特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 和馬爾可夫鏈濛特卡洛 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 方法。 第八部分：高級主題（可選） 模型部署與可解釋性： 探討如何將訓練好的模型投入實際應用，以及在模型性能之外，如何理解和解釋模型的決策過程。 時間序列分析： 簡要介紹時間序列數據的特點，以及常用的時間序列模型，如 ARIMA 模型。 集成學習的進一步探討： 對更復雜的集成學習技術進行更深入的介紹。 本書特色 《統計學習導論》的顯著特點在於其理論的嚴謹性與算法的實用性並重。書中不僅對統計學習的數學原理進行瞭深入的推導和闡釋，還通過大量的實例和僞代碼，清晰地展示瞭各種算法的實現過程。每一章都配有習題，旨在幫助讀者鞏固所學知識，並鼓勵獨立思考和探索。本書適閤作為高等院校統計學、計算機科學、數據科學等專業的教材，也適閤作為統計學習領域的研究者和從業人員的參考書。通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握統計學習的核心理論和方法，並具備獨立分析和解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭前所未有的學習體驗，它以一種近乎藝術的方式展現瞭統計機器學習的魅力。作者的寫作風格非常獨特，他善於將復雜的概念用生動形象的比喻來解釋，仿佛在講述一個個引人入勝的故事。例如，在講解偏差-方差權衡時，作者將模型比作一個射手，偏差是射偏的傾嚮，方差是散射的程度，精準地描繪瞭模型泛化能力的兩個重要維度。這種生動的講解方式，讓我對那些原本晦澀難懂的理論有瞭直觀的認識，極大地激發瞭我學習的興趣。書中的內容組織也非常巧妙，不是按照算法的綫性順序來展開，而是從統計學習的核心思想齣發，逐漸引申到具體的模型和方法。這種“由點到麵”的學習路徑，讓我能夠更全麵地理解統計學習的整體框架，而非零散地掌握一些孤立的知識點。我特彆喜歡書中關於模型評估和選擇部分的討論，作者詳細介紹瞭交叉驗證、正則化等技術，並深入分析瞭它們在實際應用中的效果。通過這些討論，我學會瞭如何客觀地評估一個模型的性能，並根據實際需求選擇最閤適的模型。總而言之，這本書就像一本精心打磨的武功秘籍，它不僅傳授瞭統計機器學習的“招式”，更重要的是揭示瞭“內功心法”，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一本百科全書，它全麵而深入地涵蓋瞭統計機器學習的各個方麵。作者的知識體係非常完整，從基礎的概率統計，到高級的深度學習，都進行瞭詳細的講解。我尤其欣賞書中對模型優化的深入討論，作者詳細介紹瞭梯度下降、牛頓法等優化算法，並分析瞭它們在不同場景下的應用。書中對各種正則化技術的介紹，也讓我受益匪淺。作者詳細解釋瞭L1和L2正則化的作用，以及它們如何幫助我們避免過擬閤。我最喜歡的是書中關於模型集閤的章節，作者詳細介紹瞭bagging、boosting等方法，並分析瞭它們如何通過組閤多個模型來提高預測精度。這本書的知識密度非常高，但作者的講解方式卻非常清晰易懂，讓我能夠逐步掌握復雜的概念。總而言之，這本書是一部不可或缺的參考書，它為我提供瞭解決各種統計機器學習問題的強大工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本書如同一位耐心而博學的導師，引領我深入理解統計機器學習的精髓。作者的寫作風格非常獨特，他擅長將抽象的數學概念與直觀的幾何解釋相結閤，使得那些原本令人望而生畏的數學公式變得生動形象。比如，在講解支持嚮量機時，作者不僅給齣瞭數學推導，還結閤高維空間的幾何圖形，直觀地展示瞭最大間隔超平麵的概念，讓我豁然開朗。書中對每一個模型的介紹，都充滿瞭細節，從基本的假設到復雜的推導，再到實際的應用場景，都講解得麵麵俱到。我尤其欣賞書中關於模型評估和選擇部分的深入探討，作者詳細介紹瞭各種評估指標，並分析瞭它們在不同情況下的適用性，讓我能夠更科學地判斷模型的優劣。此外，書中還穿插瞭對一些重要統計概念的復習和拓展，比如概率分布、假設檢驗等，這對於鞏固我的統計學基礎非常有幫助。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於如何進行嚴謹科學研究的指南，它教會瞭我如何提齣問題、如何設計實驗、如何分析結果，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書是我在統計機器學習領域遇到的最棒的學習資料之一。作者以其卓越的洞察力和精湛的文筆，將一個復雜而充滿挑戰的領域，以一種令人著迷的方式呈現齣來。我被書中對理論的嚴謹性所摺服，作者在講解每一個算法時，都力求做到邏輯嚴密、推導清晰。例如，在介紹貝葉斯網絡時，作者不僅給齣瞭圖模型的錶示方法，更是深入講解瞭條件獨立性、推斷算法等核心概念，讓我能夠真正理解貝葉斯網絡的強大之處。書中對不同模型之間的聯係和區彆的比較，也做得非常齣色。作者將綫性模型、概率圖模型、神經網絡等聯係起來，讓我能夠更好地理解它們在統計學習中的地位和作用。我尤其欣賞書中對模型可解釋性的強調，作者鼓勵讀者去理解模型決策背後的邏輯，而不是僅僅停留在黑箱操作層麵。這本書的深度和廣度都令人贊嘆，它不僅教會瞭我如何使用各種統計機器學習工具，更重要的是教會瞭我如何進行嚴謹的科學研究和批判性思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書是我接觸統計機器學習以來，閱讀體驗最好的一本書籍。作者以其深厚的學術功底和卓越的教學能力，將統計機器學習這一復雜而龐大的學科體係，以一種邏輯清晰、層次分明的方式呈現在讀者麵前。書中對每一個核心概念的引入，都經過瞭精心的鋪墊和嚴謹的論證。例如，在介紹貝葉斯定理時，作者不僅僅給齣瞭公式，更是從概率的意義、先驗與後驗的聯係等方麵進行瞭深入淺齣的講解，讓我對貝葉斯推斷的本質有瞭深刻的理解。書中穿插的大量數學推導，也並非是為瞭炫技，而是為瞭讓讀者能夠理解算法背後的數學原理，從而能夠靈活地運用和改進這些算法。我尤其欣賞書中對不同模型之間關係的梳理，作者將綫性模型、非綫性模型、集成學習模型等進行瞭清晰的分類和比較，讓我能夠更好地理解它們之間的異同以及各自的適用場景。書中還提供瞭大量的案例分析，涵蓋瞭監督學習、無監督學習、半監督學習等多個方麵，讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤，提升解決實際問題的能力。這本書是一部真正的經典之作，它為我打開瞭統計機器學習世界的大門，我將把它作為我學習和研究的長期參考。

評分☆☆☆☆☆

自從我開始涉足統計機器學習領域，這本書就如同我的導航儀，指引著我前進的方嚮。作者在內容編排上獨具匠心，他不是簡單地羅列算法，而是圍繞統計學習的“學習”二字，從數據、模型、評估、優化等幾個關鍵環節，構建瞭一個完整的知識體係。例如，在講解數據預處理時，作者詳細介紹瞭特徵選擇、降維、歸一化等技術，並分析瞭它們對模型性能的影響，讓我認識到數據質量的重要性。在模型部分，書中對各種經典的統計學習模型進行瞭詳盡的介紹，包括它們的數學原理、優缺點、以及在不同場景下的應用。我特彆喜歡書中對模型可解釋性的討論，作者強調瞭理解模型決策過程的重要性，並介紹瞭一些提高模型可解釋性的方法。此外，書中還提供瞭大量的問題和練習，這對於鞏固學習成果至關重要。通過這些練習，我能夠檢驗自己對知識的掌握程度，並發現自己理解上的不足。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它不僅適閤初學者入門，也能為有一定基礎的學習者提供更深入的洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書如同一盞明燈，照亮瞭統計機器學習那片神秘而令人著迷的領域。當我翻開第一頁，就被作者嚴謹而清晰的邏輯深深吸引。它並非簡單地羅列算法，而是循序漸進地構建起統計學習的理論基石，從最基礎的概率論、綫性代數概念，到高階的貝葉斯推斷、模型選擇，每一個概念的引入都恰到好處，並且緊密聯係著後續的理論發展。我尤其欣賞書中對數學原理的深入剖析，作者並沒有迴避復雜的數學推導，而是將它們以一種易於理解的方式呈現齣來，讓我能夠真正理解算法背後的“為什麼”，而非僅僅停留在“怎麼用”的層麵。書中大量的圖示和例子也極大地幫助瞭我理解抽象的概念，例如在解釋高斯混閤模型時，作者通過生動的二維散點圖展示瞭聚類過程，讓我瞬間豁然開朗。此外，書中還穿插瞭對經典統計學習模型的詳細介紹，包括綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹等等，並對它們的優缺點、適用場景進行瞭深入的討論。我感覺自己仿佛置身於一個大師的講堂，聆聽著關於統計學習最精華的講解。這本書不僅僅是教科書，更像是一位循循善誘的老師，引導著我一步步探索統計世界的奧秘，為我後續深入學習和研究打下瞭堅實的基礎，我強烈推薦給所有對統計機器學習感興趣的初學者和有一定基礎的學習者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它能夠將復雜的統計機器學習概念，以一種清晰、嚴謹且富有邏輯的方式呈現齣來。作者的敘事風格非常引人入勝，他並非簡單地堆砌理論，而是循序漸進地引導讀者去理解每一個概念的內涵。我最欣賞的是書中對統計學習基本原理的深刻闡述，例如，在講解模型擬閤時，作者詳細介紹瞭過擬閤和欠擬閤現象，並提供瞭多種解決方法，讓我能夠有效地避免這些常見問題。書中對各種經典模型的介紹，也做到瞭深入淺齣，從綫性迴歸到神經網絡，每一個模型都進行瞭詳細的數學推導和直觀的解釋。我尤其喜歡書中關於貝葉斯方法的討論，作者清晰地闡述瞭先驗、似然和後驗的概率關係，並用生動的例子說明瞭它們在統計推斷中的應用。此外，書中還提供瞭大量的代碼示例，這對於我理解算法的實現至關重要，讓我能夠將理論與實踐相結閤。總而言之，這本書是一部裏程碑式的著作，它不僅教會瞭我如何使用統計機器學習工具，更重要的是教會瞭我如何思考和理解這些工具背後的原理。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的不僅僅是知識，更是一種思維方式的啓迪。作者在講解統計機器學習的各個方麵時，都融入瞭深厚的統計學思想，讓我從一個全新的角度去審視這些算法。例如，在介紹邏輯迴歸時，作者不僅僅給齣瞭sigmoid函數和交叉熵損失函數，更是從概率模型的角度，詳細解釋瞭為什麼邏輯迴歸能夠有效地解決分類問題，讓我對模型有瞭更深的理解。書中對各種降維技術的介紹，也讓我印象深刻。作者不僅講解瞭PCA、LDA等經典方法，還深入分析瞭它們背後的數學原理和幾何意義，讓我能夠理解它們是如何捕捉數據的主要變化並去除冗餘信息的。我特彆欣賞書中關於模型魯棒性的討論，作者分析瞭不同模型在麵對噪聲和異常值時的錶現，並介紹瞭提高模型魯棒性的方法。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它不僅僅是一本技術指南，更是一部關於如何進行嚴謹科學研究的典範。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭通往統計機器學習世界的大門，其內容之豐富、講解之透徹，讓我印象深刻。作者在書中構建瞭一個龐大的知識框架，從基礎的概率論、統計推斷，到復雜的模型和算法，無所不包。我尤其喜歡書中對數學原理的深入剖析，作者並沒有止步於給齣公式，而是詳細闡述瞭公式的由來和意義，讓我能夠真正理解算法背後的邏輯。例如，在講解最小二乘法時，作者從幾何角度解釋瞭殘差平方和最小化的含義，讓我對綫性迴歸有瞭更深刻的認識。書中還提供瞭大量的實例，涵蓋瞭各個領域，從圖像識彆到自然語言處理，都進行瞭詳細的講解。這些實例不僅幫助我理解瞭抽象的理論，更讓我看到瞭統計機器學習在現實世界中的強大應用。我特彆欣賞書中對模型偏差和方差的分析，作者詳細解釋瞭這兩個概念對模型泛化能力的影響，並介紹瞭如何通過正則化等技術來平衡它們。這本書是一本不可多得的佳作，它為我打下瞭堅實的統計機器學習基礎，並激發瞭我進一步學習的興趣。