머신러닝 책 추천좀 받고싶어 글을 씁니당.


수리통계는 hogg-craig랑 casella로 공부했고

회귀분석은 montgomery랑 경제학과 계량(greene)으로 공부했습니다.

시계열은 hamilton 앞부분 1~5장 정도 공부했습니다.


다만 오래전에 공부한 상태라, 대부분 까먹긴 했습니다.

그리고 코딩은 전혀 할줄 모릅니다.


보통 머신러닝 책이라고 한다면 islr이랑 esl을 추천하던데,

예전에 understanding machine learning from theory to algorithms (shai shalve-shwartz)책을 선물로 받은적이 있어 고민중입니다.

이 책이 2014년에 나온책이기도하고, 조금 난이도가 있어보여서 고민입니다. esl이랑 비교하면 어떤지도 잘 모르겠구요(esl책을 살펴본적이 없어서 잘 모릅니다)

코딩이나 머신러닝에 대한 지식없이 괜히 어려운책부터 보는게 별로 좋을거 같지는 않습니다.


1) understaing machine learning 이 책의 수준이 어느정도일까요? esl이랑 비교하면 어떤지 알려주시면 감사하겠습니다.

2) 학습을 한다면 어떤 순서로 하는게 좋을까요?