The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (Springer Series in Statistics)

ブースティング、サポートベクタマシンなどの機械学習の最近のトピックに加え、データマイニングの世界で標準的な道具である相関ルールまでカバーできていて、説明も丁度良いくらいの数学で、これから機械学習の分野を勉強し、研究したいと思っている方にはよい入門書であると思います。

少し深めの話題もあって、ある程度この分野を知っている方でも、結構学べるところがあると思います。

内容を詰め込みすぎたため、全般的に説明不足の感が否めません。
図面を多用しており一見とっつきやすく見えますが、必ずしも理解に
役に立っているとは言いがたいと思います。
また、各種学習手法の説明に取り上げられている実データも、結果が
良いのか悪いのか直感的に判断しがたいものが多い感じがします。

全体として、初学者には薦められず、他の文献への索引として用いるのが
適切かと思います。

これ一冊を手元に置くと、2001年の統計的学習理論の全体を俯瞰することができ、
とても重宝しています。理論的に難しい議論は、原著論文あるいはその後の最新の論文
へのポインタを表示するにとどめ、全体を読者に理解させることにとても注意が払われてい
ます。この本に紹介されている手法のアルゴリズムをユーザとして実装できれば良い読者に

も、これから統計的学習理論を計算機科学あるいは統計学の立場から研究しようとする
初学者にもお勧めできると思います。各章は独立して書かれており、必ずしも最初から読
む必要もなさそうです。