统计学习基础：数据挖掘、推理与预测（第二版）

"The Elements of Statistical Learning 第二版，英文原版，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著，属于Springer Series in Statistics系列，涵盖统计学习、数据挖掘和预测推理等内容。" 这本书是统计学习领域的经典之作，尤其在机器学习领域具有广泛影响力。作者们在第二版中对原有的内容进行了更新，增加了四个新的章节，并对一些原有的章节进行了修订。这一版保持了第一版的基本框架，以便于读者阅读和对比。 主要改动包括： 1. 针对网络上广泛引用的“我们只相信上帝，其他人必须提供数据”这句话，作者们澄清了其出处，指出这句名言通常被误归于William Edwards Deming和Robert W. Hayden，但Hayden教授表示并非他原创。 2. 新增的章节涵盖了统计学习领域的最新研究成果和应用，可能包括但不限于新的算法、模型理论、优化方法以及大数据分析等。 3. 更新了原有的章节，以反映近年来统计学习理论的发展，如支持向量机(SVM)的深入解析，集成学习(如随机森林和Boosting)的改进，以及深度学习的崛起。 4. 可能还涉及了计算效率的提升，以及在实际问题中如何更好地应用统计学习方法进行预测和建模的实践指导。 5. 对一些基础概念和理论进行了更详尽的解释，以帮助读者更好地理解统计学习的核心思想，例如过拟合与欠拟合的辨析，交叉验证的重要性，以及正则化的最新进展。 6. 可能还包括了关于模型选择、模型评估和可解释性的新见解，以及在高维数据处理中的挑战和解决方案。 此书对于想要深入理解和应用统计学习理论的读者来说，是一本不可或缺的参考书。它既适合统计学和计算机科学的学生，也适合在工业界从事数据分析和机器学习的专业人士。通过阅读此书，读者可以掌握数据挖掘的基本技巧，了解统计推断的原理，并学会如何利用这些知识进行有效的预测。