统计学习基础-数据挖掘、推理与预测 pdf

《统计学习基础-数据挖掘、推理与预测》是一本介绍统计学习基础理论和方法的书籍。统计学习是指通过数据来进行模式识别和预测的一种方法，而数据挖掘则是在大量数据中发现有价值的模式和关系。这本书主要介绍了统计学习的基本原理、算法和应用。

首先，这本书介绍了统计学习的基本原理。这包括了概率论、统计学、线性代数等基础数学知识，以及最大似然估计、贝叶斯估计等统计学习的核心思想。通过学习这些基础理论，读者可以对统计学习有更深入的理解。

其次，这本书详细介绍了数据挖掘的方法和技术。数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式从大量数据中发现模式和关系的过程。这个过程包括数据的预处理、特征选择、模型构建、模型评估等步骤。读者可以学习到各种数据挖掘的方法和算法，例如分类、回归、聚类、关联规则等。

最后，这本书还介绍了统计学习在实际问题中的应用。统计学习可以应用于各种领域，例如金融、医疗、互联网等。通过实例分析，读者可以了解统计学习如何解决实际问题，并得到实际应用的经验。

总体而言，这本书是一本介绍统计学习基础的权威教材。通过学习这本书，读者可以掌握统计学习的基本原理和方法，了解数据挖掘的技术和应用，并应用于实际问题中。这本书对于统计学习领域的初学者和从业人员都有很大的帮助。