统计学习要素第二版：数据挖掘、推断与预测

"The Elements of Statistical Learning, second edition" 《统计学习要素》第二版是一本深入探讨数据挖掘、推断和预测的统计学专著，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位专家合著，属于Springer统计系列。这本书在第一版的基础上进行了更新和扩展，增加了四个新章节，并对原有章节进行了更新，以适应统计学习领域的快速发展。 作者们引用了著名统计学家William Edwards Deming的名言：“我们信赖上帝，其他人则带来数据。”这句名言强调了数据在决策和理解世界中的核心地位，是统计学习领域的一个重要哲学基础。第二版的出版，反映了统计学习方法在科学研究、商业分析和社会各个领域的广泛应用和不断增长的需求。 新增的四个章节可能涵盖了新的统计学习方法、机器学习算法、深度学习以及应用案例等方面。原有的章节可能涉及了线性模型、非线性模型、支持向量机、决策树、随机森林、贝叶斯网络、聚类、降维、回归分析、假设检验等统计学习的基础和高级主题。每个章节通常会结合理论与实践，既解释了理论背后的数学原理，又提供了实际应用的示例和代码，便于读者理解和应用。 此外，作者们保留了第一版的结构，以保持对原有读者的熟悉度。这意味着新版本仍会包括丰富的图形、实例和习题，帮助读者巩固理解并提升解决问题的能力。对于那些已经阅读过第一版的读者，他们将能够无缝衔接新内容，同时也能发现新的洞察和更新的研究成果。 这本书适合于统计学、数据科学、计算机科学、经济学和其他相关领域的学生、研究人员和从业人员，它不仅提供了全面的理论知识，还提供了将这些知识应用于实际问题的实用指导。通过深入学习这本书，读者可以掌握统计学习的关键工具和思想，提高数据驱动的决策能力，以及在数据密集型项目中进行预测和推断的技能。