教材书籍

周老师这本书用来当教材确实不错，不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比，确实不够详细，但周老师的书广度上要更加广泛。不过某些内容上，如线性判别函数，《模式分类》以及《现代模式识别》(第二版)都用了一章去讲的，但周老师的书又略显简略。个人建议，周老师的书可以用来当做一本教材，自学的话，可以根据周老师的书，辅以《模式分类》(前面的三章可以通读)，《现代模式识别》(重公式推导)，《统计学习方法》来进行加强学习
2016.3.19更新:
认真看了前面9章，不得不说，周老师写书确实有一套，基本上对算法原理，优点缺点，适用条件讲得非常清楚，详略得当。当然，作为教材不可能面面俱到，上面提到过的书籍都可以用作参考。
至于视频，理论性很强的台大林轩田的机器学习两门课可以配合着周老师的课本一起学习。
至于英文参考，我觉得cs229的课件就非常适合理论入门，至于esl，prml，mlapp可以用来当做进阶参考
2016.7.24更新
再加一本实战书籍《Python machine learning》用scikit-learn等包进行一些操作
至于R语言的，可以看看《R IN ACTION》第二版以及《applied predicted model》(都有中文版了)