教材如自序所言，通俗易懂，是一本比较好的自学教材

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对于大多数学生来说，微积分或许是他们曾经过上过的倍感迷惑且受挫折的一门课程了。本书不仅让学生们能有效学习微积分，更重要的是提供了战胜微积分的有效工具，对孩子的学习帮助非常大，值得购买。

东西不错，还有优惠，可以放心省钱购买，不要犹豫了，这个适合有基础的 入门的感觉不行 这个就像是读本一样 运用知识的 数学还是很神奇的

本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神经网络和深度学习架构的扩展章节结束。此外，书中还讨论了统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸性和凸优化的基础知识，其中，用一章介绍了随机逼近和梯度下降族的算法，并提出了分布式优化的相关概念、算法和在线学习技术。

这本学习下原理是很经典的，印刷质量还是挺不错的。讲的内容清晰，全面，中文参考书，看起来还是比英文的快很多啊。时间有限，还是先看看中文吧

这本书非常赞特别赞强烈推荐

好书！现在倾向值方法用得越来越多了，这些前沿的方法不及时更进，方法库就不够用啊！总的来说，这本书讲的还是比较清楚的，可参考。