"《统计学习方法》第二版是Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者的著作,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内容。本书在第一版的基础上进行了更新,增加了四个新的章节,并对原有章节进行了修订,旨在反映统计学习领域的最新研究成果。 新添加的章节包括: 1. 随机森林 (Random Forests) 2. 集成学习 (Ensemble Learning) 3. 无监督学习 (Unsupervised Learning) 4. 高维问题处理 (High-Dimensional Problems) 原有的章节如监督学习概述、线性回归和分类方法、基础展开与正则化、核平滑方法、模型评估与选择、模型推断与平均、加法模型、树结构方法、提升方法和加法树、神经网络、支持向量机与灵活判别分析、原型方法(最近邻)、以及无监督学习等都得到了更新。 本书特别强调了数据在决策过程中的关键作用,引用了William Edwards Deming的名言:“我们信赖上帝,其他人则带来数据。”这表明统计学习在现代数据分析中的重要地位。在第二版中,作者们保留了第一版的基本框架,以便读者能更好地衔接新旧内容。 各章节的主题涵盖了广泛的概念和技术,例如: - 监督学习概述介绍了预测建模的基本原理。 - 线性方法阐述了回归和分类的线性模型,如最小二乘法和逻辑回归。 - 基础展开与正则化讨论了多项式基和Lasso、Ridge等正则化技术。 - 核平滑方法和模型评估则关注如何利用非线性变换提高模型的拟合能力。 - 随机森林和集成学习探讨了如何通过组合多个弱预测器构建强预测模型。 - 无监督学习章节则涉及聚类、主成分分析等方法,用于探索数据的内在结构。 - 高维问题处理部分则讲解了在特征数量远大于样本数量的场景下,如何有效地进行学习。 本书不仅适合统计学和机器学习的研究者,也是数据科学家、数据工程师和研究生的理想参考书,帮助他们理解和应用各种统计学习方法解决实际问题。" 在这个资源中,读者可以深入理解统计学习的基本理论,掌握一系列数据分析工具,包括但不限于线性模型、非线性模型、集成学习、神经网络等,同时了解如何评估和选择模型,以及如何在高维数据中进行有效的学习。这些知识对于理解和实践现代数据驱动的决策至关重要。
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