統計的機械学習の基礎

読んでるけど、初めの方から既によくわからん．

回帰や分類を目的とした時、推測するためのモデルとして線形モデル(with 最小二乗法)とk近傍法が紹介されてるのが、この本の特徴っぽい(?)．

機械学習を学ぶならこれ読んどけばオッケー的な本であることは間違いなさそう．翻訳元の本家の文章はPDFでネットにタダで落ちてるのもすげえなと思った．

https://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/printings/ESLII_print10.pdf

ただ読んでていろんな意味で物理の本とも数学の本とも違うなぁ思った、つらみ