统计学习要素(第二版)- 数据挖掘、推断与预测
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"The Elements of Statistical Learning (2nd edition).pdf" 《统计学习要素》(第二版) 是一本关于数据挖掘、推断与预测的经典著作,由Jerome Friedman、Trevor Hastie和Robert Tibshirani三位作者共同撰写。这本书在统计学习领域具有广泛影响力,第一版发布后受到了读者的热烈欢迎,因此作者们决定推出第二版以适应快速发展的研究进展。 第二版主要更新和新增了以下内容: 1. 添加了四章新的内容,这些章节涵盖了统计学习领域的最新研究成果和技术发展。 2. 更新了一些原有章节,确保信息的时效性和准确性。 3. 尽管内容有所增加,但为了保持与第一版的连贯性,作者们尽量减少了布局上的变化,以便于熟悉第一版的读者能更容易地过渡到新版本。 书中涉及的知识点包括但不限于: - 统计学习基础:介绍统计学习的基本概念,如监督学习、无监督学习和半监督学习,以及它们在数据挖掘中的应用。 - 模型选择与评估:讨论如何选择合适的统计模型,并通过交叉验证、误差函数和学习曲线等工具评估模型的性能。 - 线性模型:深入探讨线性回归、逻辑回归等经典线性模型,以及岭回归、LASSO等正则化方法。 - 树型模型:介绍决策树、随机森林和梯度提升机等树型算法,强调其在处理分类和回归问题中的应用。 - 核方法:解释支持向量机(SVM)的工作原理,以及核技巧如何实现非线性变换。 - 神经网络与深度学习:涵盖人工神经网络的基础知识,以及近年来流行的深度学习架构,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。 - 集成学习:阐述bagging、boosting和stacking等集成学习策略,以及它们如何提高模型的稳定性和预测能力。 - 贝叶斯学习:介绍贝叶斯统计的基本理论,以及在贝叶斯网络和贝叶斯优化中的应用。 - 非参数方法:讨论核密度估计、自助采样等非参数统计技术,以及它们在大数据分析中的角色。 - 稀疏学习与特征选择:探讨如何处理高维数据,包括特征选择和稀疏表示的方法,如L1正则化。 - 计算学习理论:分析学习算法的复杂性、泛化能力和样本需求,提供理论依据来指导实践。 - 深度学习的优化与正则化:讲述深度学习模型的训练策略,包括反向传播、优化算法和正则化技术。 《统计学习要素》(第二版) 不仅适合统计学、机器学习和数据科学的专业人士,也对希望深入了解这些领域的学生和从业者极具价值。通过阅读本书,读者可以系统地掌握统计学习的各种方法,并学会如何将这些知识应用于实际问题中。
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