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求助：Hastie的书看不懂怎么办?

求助：Hastie的书看不懂怎么办?# DataSciences - 数据科学

m*s2014-07-30 07:07

1 楼

之前看了几本没什么数学公式的，还挺容易的，coursera上andrew ng和hinton的课也
比较容易follow。然后开始看hastie，发觉跟不上，数学太多了，最主要也没什么推导
。怎么办？有没有比这个浅一些的书但是也包含数学推导和原理分析的。
另外我感觉这本书包括的内容很多啊，很有点儿全方位literature survey的意思，一
个regression能讲好多细节的变化，搞学术肯定是很需要的，但是真正工作中会用到这
么多变化吗？
另求推荐neural network的书，我觉得这个东西挺有意思的，最近的一些应用表现也不
错，而且可以用GPU来training，我也有GPU做计算的经验。这东西在目前的data
analyticsl实际工作中用的多么？

j*n2014-07-30 07:07

2 楼

用不了，能看懂基本公式，知道 pros & cons，知道原理，能写 poduction code 你
就不怕找不到工作，最重要得是能写code

m*s2014-07-30 07:07

3 楼

谢谢。能推荐下帮助提高写code的书，或者tutorial，或者业余项目么？
如果精力只够专攻一个语言，选哪个？R还是Python？我个人倾向于R，有什么好资料推
荐么？
我有C,matlab的经验，openCL也写过大作业，c++学过但是没怎么写过production code

T*u2014-07-30 07:07

4 楼

多看几遍吧。和计算机系的相比，这是hard core的统计了。我第一遍也没看懂，第二
遍觉着比第一遍好多了。

f*k2014-07-30 07:07

5 楼

Hastie的书还是偏应用的，数学上其实要求不高，也就工科大一大二的水平。

：多看几遍吧。和计算机系的相比，这是hard core的统计了。我第一遍也没看懂，第二
：遍觉着比第一遍好多了。
……

【在 T*****u 的大作中提到】

: 多看几遍吧。和计算机系的相比，这是hard core的统计了。我第一遍也没看懂，第二
: 遍觉着比第一遍好多了。

f*k2014-07-30 07:07

6 楼

Hastie 还有一本就是讲怎么用R的，可以和这本一起看。

：用不了，能看懂基本公式，知道 pros & cons，知道原理，能写 poduction code 你
：就不怕找不到工作，最重要得是能写code
……

【在 j*****n 的大作中提到】

: 用不了，能看懂基本公式，知道 pros & cons，知道原理，能写 poduction code 你
: 就不怕找不到工作，最重要得是能写code

m*s2014-07-30 07:07

7 楼

太受打击了...

第二

【在 f******k 的大作中提到】

: Hastie的书还是偏应用的，数学上其实要求不高，也就工科大一大二的水平。
:
: ：多看几遍吧。和计算机系的相比，这是hard core的统计了。我第一遍也没看懂，第二
: ：遍觉着比第一遍好多了。
: ……

l*t2014-07-30 07:07

8 楼

基本也就线性代数和求导吧
数学基础好的话确实不难

第二

【在 f******k 的大作中提到】

l*m2014-07-30 07:07

9 楼

写的不系统，所以不好懂，不能怪你。这不是一本好教课书，就是个参考读物

【在 m****s 的大作中提到】

: 之前看了几本没什么数学公式的，还挺容易的，coursera上andrew ng和hinton的课也
: 比较容易follow。然后开始看hastie，发觉跟不上，数学太多了，最主要也没什么推导
: 。怎么办？有没有比这个浅一些的书但是也包含数学推导和原理分析的。
: 另外我感觉这本书包括的内容很多啊，很有点儿全方位literature survey的意思，一
: 个regression能讲好多细节的变化，搞学术肯定是很需要的，但是真正工作中会用到这
: 么多变化吗？
: 另求推荐neural network的书，我觉得这个东西挺有意思的，最近的一些应用表现也不
: 错，而且可以用GPU来training，我也有GPU做计算的经验。这东西在目前的data
: analyticsl实际工作中用的多么？

j*n2014-07-30 07:07

10 楼

R 其实不算 code.... 只能算是工具
至少也得 python 吧.

code

【在 m****s 的大作中提到】

: 谢谢。能推荐下帮助提高写code的书，或者tutorial，或者业余项目么？
: 如果精力只够专攻一个语言，选哪个？R还是Python？我个人倾向于R，有什么好资料推
: 荐么？
: 我有C,matlab的经验，openCL也写过大作业，c++学过但是没怎么写过production code

a*f2014-07-30 07:07

11 楼

这种书看理论干啥，会用就行了。hastie和friedman本身上课都极差，每次课上都是睡
一片。这些本身就是heuristic的东西，理解起来不难，那些数学公式的作用无非是把
intuition的东西包装起来变得更加晦涩而已。如果你不研究这个，略过理论分析的部
分完全没问题。

f*k2014-07-30 07:07

12 楼

理论上知道一些忽悠起来更方便。。。

g*n2014-07-30 07:07

13 楼

我觉得machine learning 里面的数学非常有意思，非常有用。看起来很heuristic的算
法，像adaboost，它后面其实有非常solid的数学依据在那里。如果你想真正享受数据
科学，就要试图理解它为什么是这样，算法和算法的关系是怎样，而不仅仅知道run 一
个 python package。

a*g2014-07-30 07:07

14 楼

里面的数学绝对不是大一大二的水平
想领会里面的思路，偏微和泛函都要玩的很熟

第二

【在 f******k 的大作中提到】

f*k2014-07-30 07:07

15 楼

这个不能同意更多，adaboost是pac learning里出来的理论转应用的模范。svm的理论
读起来也是享受，从surrogate loss解决classification loss非凸的问题，从no free
lunch theorem到noise/concentration如何影响gaussian kernel的learning rate，
还有RKHS的representation，难怪有无数高质量的灌水文。

【在 g*********n 的大作中提到】

: 我觉得machine learning 里面的数学非常有意思，非常有用。看起来很heuristic的算
: 法，像adaboost，它后面其实有非常solid的数学依据在那里。如果你想真正享受数据
: 科学，就要试图理解它为什么是这样，算法和算法的关系是怎样，而不仅仅知道run 一
: 个 python package。

r*d2014-07-30 07:07

16 楼

我觉得他们的An Introduction to Statistical Learning更容易follow

H*l2014-07-30 07:07

17 楼

楼主不同管这里几个装B的人（比如我回复的这位）的回帖；
这本书是Stanford的CS，统计系若干门研究生课程的教材，
大一大二的水平，只代表你对这本书的理解处于大一大二水平。

第二

【在 f******k 的大作中提到】

c*l2014-07-30 07:07

18 楼

stat grad的数学整体弱于math grad无疑

【在 H*****l 的大作中提到】

: 楼主不同管这里几个装B的人（比如我回复的这位）的回帖；
: 这本书是Stanford的CS，统计系若干门研究生课程的教材，
: 大一大二的水平，只代表你对这本书的理解处于大一大二水平。
:
: 第二

h*32014-07-30 07:07

19 楼

Hastie那本书还算偏应用的，比较简单的了。Hastie的书对于Bayesian的方法没有怎么
介绍。真正学machine learning的话，得去看PRML。

【在 m****s 的大作中提到】

f*k2014-07-30 07:07

20 楼

you don't know what you are talking about. there is no single lemma/
proposition/theorem stated or proved in the book. how can one call it a
theory heavy book? just compare it to any monograph, such as the one on
support vector machine by Steinwart, one can clearly see the difference.

：楼主不同管这里几个装B的人（比如我回复的这位）的回帖；
：
：这本书是Stanford的CS，统计系若干门研究生课程的教材，
：
：大一大二的水平，只代表你对这本书的理解处于大一大二水平。
：
：
……

【在 H*****l 的大作中提到】