《统计学习要素》第二版——数据挖掘、推断与预测

"The Elements of Statistical Learning（第二版）是一本由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的统计学习领域的经典著作，属于Springer Series in Statistics系列。本书主要探讨数据挖掘、推断和预测，特别强调在统计学习中的应用。第二版对原版进行了更新，新增了四个章节，并对部分原有章节进行了修订。" 第二版的前言中引用了William Edwards Deming的名言：“我们信赖上帝，其他人则需带来数据。”这强调了数据在决策和研究中的重要性。作者们对于第一版的受欢迎程度感到欣慰，同时也考虑到统计学习领域快速发展的研究，他们决定推出第二版以保持内容的时效性。 在第二版中，主要的变化包括： 1. 新增了四个章节，这些章节可能涵盖了统计学习领域的最新进展和技术，可能是关于新的模型、算法或者理论的深入探讨。 2. 对部分原有章节进行了更新，以反映近年来的学术成果和实践经验，确保读者能够接触到最新的研究动态。 3. 尽管内容有所增加和修改，但为了保持读者的阅读习惯，作者们努力使第二版的结构与第一版尽可能一致，以减少阅读障碍。 这本书适合对统计学习感兴趣的读者，无论是初学者还是专业人士，都能从中受益。书中可能涵盖了如监督学习、无监督学习、集成方法、正则化、支持向量机、神经网络、深度学习等广泛的主题。此外，书中很可能还讨论了如何将这些方法应用于实际问题，例如数据挖掘和预测分析。 通过深入阅读"The Elements of Statistical Learning（第二版）"，读者不仅可以掌握统计学习的基本原理，还能了解到这个领域的发展趋势，提升在数据分析和机器学习项目中的实践能力。这本书是统计学、计算机科学和数据科学领域的宝贵资源，对于提升研究水平和解决实际问题具有重要价值。