机器学习理论大集合

       冲着周教授的学术名气买的这本书，拿到书以后，稍微感觉有点失望。
      之前，曾经入手了 李航博士的《统计学习方法》，而且我是认认真真看了不止一遍的。
      对比周教授的这本《机器学习》，在内容的广度上，《机器学习》介绍的内容范围相对广一些，但是就单个领域的论述和可接受方面，《机器学习》就不如《统计学习方法》更加让人容易接受了。比如，对比决策树一章的内容，周教授只是介绍了整个决策树的算法流程，举了一个例子把整个流程演示了一遍而已。反观李航博士的《统计学习方法》，首先介绍了决策树的模型理论，然后举了几个例子来说明各个环节的做法；后面再把我们平常用到的几个经典的决策树算法，比如ID3算法、C4.5算法、CART算法都进行了理论方面的梳理，这样的知识框架安排，就要合理得多了，给人感觉言简意赅，提纲挈领。
       当然了，《机器学习》也有比较好的一面，比如对于各个算法的来龙去脉的历史介绍，后续阅读材料的介绍以及参考文献方面，都要比《统计学习方法》好些。