我正在搜索一本书作为机器学习的复习书（我前段时间参加过机器学习讲座）。我将在一个项目中应用机器学习。

我查了很多书，发现以下三本最适合我：

• 库恩和约翰逊的应用预测建模
• Marsland 的机器学习算法视角（第二版）
• Hastie 的统计学习导论

Applied Predictive Modeling 和 An Introduction to Statistical Learning 使用 R 作为示例，而 Machine learning an Algorithmic Perspective 使用 Python。使用的语言并不重要，因为我对语言示例并不感兴趣（我正在使用 Matlab），我可能会跳过这些示例。

应用预测建模的优势似乎在于它涵盖了整个机器学习过程（特征选择等）并且似乎写得很好。Machine learning an Algorithmic Perspective（第二版）的优势在于它涵盖了更多的主题（集成学习、图形模型、高斯过程），并且可能包含更多的数学知识。

你会推荐这三本书中的哪一本（为什么）？