统计学习基础：第二版数据挖掘与预测

《统计学习要素》是SpringerSeriesinStatistics系列的一本经典著作，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著。本书在第一版基础上，由于统计学习领域的快速发展和读者的广泛需求，于第二版进行了更新。原书旨在提供数据挖掘、推断和预测方面的深入统计学习理论与实践，对现代信息技术专业人士和研究人员具有重要意义。 新版本主要增补了四个章节，并对原有章节进行了修订，以便保持内容的前沿性和实用性。尽管作者尽可能保留了第一版的框架，但为了适应技术进步，对部分内容进行了与时俱进的处理。以下是对主要变化的概述： 1. 新章节的加入：新增的章节涵盖了当时统计学习领域的重要研究进展和技术发展，可能包括深度学习、机器学习算法的最新优化方法、非监督学习、以及大数据时代的处理策略等。这些章节为读者提供了处理复杂数据集和解决新兴问题的新工具和理解。 2. 更新现有内容：针对近年来的学术研究成果，书中可能涉及了新的理论模型、实证案例分析以及更为精确的数学推导。例如，对于模型选择、特征工程和模型评估标准，可能有更深入的讨论和改进的衡量指标。 3. 网络时代的引用和参考：在引言部分，提到的威廉·爱德华兹·戴明的名言在网络上的流传广泛，虽然有人误将其归功于罗伯特·W·海登。作者澄清了这一事实，并可能借此强调了数据在当今决策中的核心地位。 4. 继续关注实践应用：书中不仅提供理论基础，还强调了如何将理论知识应用于实际项目，可能增加了实例研究和代码演示，帮助读者更好地理解和掌握所学知识。 第二版《统计学习要素》不仅扩充了知识体系，而且反映了统计学习领域的新趋势和挑战，对于任何希望在这个快速发展的领域保持竞争力的专业人士来说，都是不可或缺的参考资料。通过阅读和实践本书内容，读者将能够提升数据分析和建模的技能，应对当今数据驱动的世界中的复杂问题。