统计学习要素：机器学习与数据挖掘的权威指南

"Elements of Statistical Learning (English)" 是一本关于机器学习的经典教材，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者撰写，属于Springer Series in Statistics系列。这本书涵盖了数据挖掘、推断和预测等多个统计学习领域的核心概念。 在第二版中，作者们对原有内容进行了更新和扩展，新增了四章，并对一些原有的章节进行了修订。他们尊重第一版的结构，尽量保持不变，以便熟悉第一版的读者能够快速适应新版本。以下是主要的改动概述： 1. 新增章节：书中可能包含了更多关于深度学习、集成方法、非线性模型以及高维数据处理等机器学习领域的最新进展。 2. 更新内容：原有的章节可能加入了新的研究发现和理论，例如优化算法的改进、模型选择策略的更新、以及在大数据背景下统计学习方法的应用等。 3. 强调实践：鉴于机器学习在实际应用中的重要性，作者们可能更加强调了如何将理论知识应用于实际问题解决的案例和实例。 4. 方法论拓展：书中可能会涵盖更多的机器学习技术，如支持向量机、神经网络、随机森林等，并对这些方法的数学原理和实现细节进行了深入解析。 "Elements of Statistical Learning" 第二版的前言引用了统计学大师William Edwards Deming的话：“我们信赖上帝，其他人则带来数据。”这强调了在数据驱动的时代，统计学和机器学习在决策和理解复杂现象中的关键作用。 此书适合于已经有一定统计基础，希望深入了解机器学习的读者，无论是研究生、研究人员还是在工业界从事数据分析的专业人士，都能从中受益匪浅。它不仅提供了理论框架，还包含了大量的实例和练习，帮助读者理解和应用这些复杂的概念。通过阅读此书，读者可以掌握机器学习的核心原理，从而在实践中运用统计学习方法进行有效的数据挖掘和预测。