统计学习基础:数据挖掘、推断与预测(第二版)
"统计学习基础,机器学习,Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman的《The Elements of Statistical Learning》第二版,数据挖掘,推断与预测" 《统计学习基础》这本书是机器学习领域的经典之作,由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位知名学者共同撰写。该书的第二版在第一版的基础上进行了更新和扩展,以适应统计学习领域快速发展的趋势。书中涵盖了数据挖掘、统计推断以及预测等关键概念和技术,是理解和应用机器学习的宝贵资源。 新版本增添了四章内容,并对原有的章节进行了更新。作者们尽可能保持了原书的结构和布局,以便于熟悉第一版的读者能够轻松过渡到新的知识体系。主要的变动包括: 1. **新增章节**:这些章节可能涉及了最新的研究进展和实践应用,比如深度学习、集成方法、大规模数据处理或强化学习等前沿话题,旨在让读者了解最新的技术发展。 2. **现有章节更新**:对于一些核心概念,如线性模型、决策树、支持向量机、贝叶斯学习等,可能进行了更深入的阐述,加入了新的理论分析或实际案例,以反映近年来的研究成果和实践经验。 3. **数据驱动的方法**:书中强调了数据在学习过程中的重要性,引用了William Edwards Deming的名言:“我们相信上帝,其他人则带着数据来。”这突出了数据在现代统计学习中的核心地位,以及统计推断和预测依赖于数据的质量和数量。 4. **算法实现与应用**:除了理论介绍,书中的例子和练习可能包含了更多的实际编程练习,例如使用R语言或Python进行统计学习算法的实现,帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 此书不仅适合机器学习初学者,也适用于已经有一定基础的专业人士,通过深入浅出的讲解,帮助读者掌握统计学习的基本原理和实用技巧。对于想要深入了解机器学习,尤其是希望在实际工作中应用统计学习方法的人来说,《The Elements of Statistical Learning》第二版是一本不可或缺的参考书。
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