返回信息流我大概看了前两张。。觉得理论性好强，有点吃不住啊。。。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #11085同步于 2013/8/1
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖
问一些学长学姐，《机器学习》机械工业出版社，这本书适合入门
hainanlxs
2013/8/1镜像同步4 回复
订阅后，新回复会通过你的通知中心匿名送达。
4 条回复
今天下午又看了一遍第一章。。。开始能比较快地理解那些夹杂n多概念术语的长句了。。。比如下面这句 ：
我们也会发现，这种观点对于形式化地分析要搜索的假设空间的大小、可利用的训练样例的数量以及一个与训练数据一致的假设能泛化到未见实例的置信度这三者之间的关系很有效。
翻译腔伤不起。。。
【 在 harrydracula 的大作中提到: 】
: 我感觉这本书最适合入门了
神翻译，我和我的小伙伴们都惊呆了。。。
不过这本书写得深入浅出，我也很推崇用来入门。建议直接英文版吧，看多了就越看越顺畅了。而且以后写论文少不了得用英文。
【 在 hainanlxs 的大作中提到: 】
: 今天下午又看了一遍第一章。。。开始能比较快地理解那些夹杂n多概念术语的长句了。。。比如下面这句 ：
: 我们也会发现，这种观点对于形式化地分析要搜索的假设空间的大小、可利用的训练样例的数量以及一个与训练数据一致的假设能泛化到未见实例的置信度这三者之间的关系很有效。
: 翻译腔伤不起。。。