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与天为敌

理论大于实践

2010-01-18

Robert Shiller在课上推荐了这本书，尽管他们的观点截然相反。按照书中实证研究的结论，我们的确应该长期持有，但有时未免太长了。对于我们这些低薪酬的人来说，实在不可能把一个投资组合拿四五十年。

Matlab版NN教材

2008-03-23

这本身更像是Matlab神经网络工具箱的配套教材，但内容稍显单薄，而且深度有限，由于对许多基本概念作了非常浅显易懂的讲解，所以适合作为入门教材。

非常棒的教材

2008-03-23

我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板匹配这些内容，也弥补了Duda教材的不足。第三版增加了一些内容，主要是基于核方法的内容，反映了学界的进展。

国产的唯一值得读的SVM教材

2008-04-12

非常好的一本书，没想到能把支持向量机解释的那么清楚（我本以为这本书也就使把国外的许多本书拿过来摘抄而已），可以说这本书的价值已经超出我的预期了。就我已经看过的来书，作者总是尽力以直观的方法解释定理，这一点做得比国内的许多同行要出色。书中关于定义的表达，也犯了国内绝大多数作者的通病了，全然不是中文的表达方式，不过好在我们这帮学生都已经被折磨得麻木从而习惯了。

高大全

2008-04-12

Deitel的书总是大而全，而且是从最基础的讲起。
不过也真佩服这爷俩儿，什么书都能写！
惟一的缺憾是好多东西放到光盘上了，不过这样做也不能说不合理，如果全都印出来，真不容易拿的动呀。

全面，但也不是面面俱到

2008-03-23

关于C++的大型参考书，与前一般相比，更加适合学习。确切的说，前一版完全不适合初学者阅读，这一半有了很大的改进，但是教学思路与国内的，甚至是许多国外的经典教材都大相径庭。个人感觉，似乎C＋＋编程思想更出色些。

经常读读，总有收获

2008-03-23

本书固然经典，但也并不是完美无缺的。首先，它并不适合入门，最好在对模式识别领域有了一定的理解之后再通读这本书，相信会使自己的认识得到提升。其次，作者有的时候可能过分吝惜文字，这增加了读者理解上的困难，尤其是一些本来就比较深入难以理解的地方。最后一点，这本书大有提纲挈领的感觉，所以许多知识点被忽略掉了，我建议手头最好还要备一本Sergios Theodoridis的《模式识别》。

国内可见的最好的教材

2008-03-23

这是我的第一本神经网络的教材，也是我至今认为国内可以见到的最好的神经网络教材，有的地方（比如基于信息论的分类和混沌那部分）涉及的数学比较深，但作者深入浅出的文风，完全不影响你对结论的直观理解。由于作者是做信号处理的，所以对于电子系的学生，应该非常熟悉并习惯这本书的风格。

浏览而已

2008-04-12

从目录和前言看，本书似乎没有什么特别之处，就广度来说没有涉及比较新（至少是上世纪末）的一些网络模型，不过不知道深度如何。我总感觉国防工业出版社出的许多类似的丛书都特别难读，作者似乎都不太善于讲解。