读完李航老师的《统计学习方法》第二版以后对机器学习理论的认识相当于什么水平?

liqi9155159 2022-02-10 12:10:34

如果读透读懂了李航老师的《统计学习方法》第二版以后,对机器学习理论的认识相当于什么水平?

1、之所以强调理论认识,是因为你不看相关的代码书籍,你还是不会调包,你还是没法将“掌握的理论”+“想法”(既用理论解决具体问题的方法、路径) 通过代码来实现。但我认为这部分不属于机器学习论的部分。而且我觉得理论吃透了,再看代码书籍就和看说明书一样。不知道这个想法对不对?

2、关于“相当于什么水平”,答主是否可以给个比喻。比如吃透李航的《统计学习方法》第二版 相对于机器学习专业的学生来说类似于—————学完微积分+线代+概率论 相对于与一般工科生,仅仅是打了个基础?或者有其他更好的类比?

3、不考虑进入机器学习的细分领域(NLP之类的,推荐系统,自动驾驶)。就说机器学习的通识理论学习,如果继续深入学习的话,后续应该读什么书籍?推荐的理由是什么?可否给出路线图以及路线图每个节点的说明?

4、各位如何评价这本书在机器学习理论领域的深度和广度?

5、与《统计学习要素》(第2版)Trevor Hastie / Robert Tibshirani / Jerome Friedman 对比,在深度广度,读者友好性方面如何?

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