统计学习基石：第二版精华扩充

《统计学习基础：数据挖掘、推断与预测》（The Elements of Statistical Learning）是SpringerSeries in Statistics系列的一本经典著作，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者共同编写。这本书在机器学习领域具有很高的权威性，尤其对于那些致力于统计学习理论和实践的研究者来说，它是一本不可或缺的参考书籍。 该书第二版的发布是对第一版的巨大成功和统计学习领域快速发展的回应。随着技术的进步和数据科学的日益普及，作者们意识到有必要对内容进行更新，以反映最新的研究成果和技术趋势。新版本增加了四个章节，并对原有的章节进行了部分修订，以保持其内容的前沿性和实用性。 新版本的主要变化包括： 1. 增加了新的内容：作者们加入了四章全新的内容，涵盖了当时统计学习领域的热点话题，可能是深度学习、强化学习、非线性模型选择、以及大数据处理等前沿技术，旨在帮助读者跟上快速发展的研究动态。 2. 维持原有结构：为了尊重读者对第一版结构的熟悉度，作者尽可能保持原有的框架，仅对必要的部分进行调整，确保新内容与旧内容之间的连贯性。 3. 引用经典引言更新：书前的 Preface to the Second Edition 中引用了William Edwards Deming 的名言，尽管关于这句话的归属存在争议，但作者强调了数据在现代统计学习中的核心地位，体现了对数据驱动决策的重视。 4. 贴近实际应用：考虑到实际应用的重要性，书中可能还涉及了更多的实例分析和案例研究，以帮助读者将理论知识转化为实践技能。 《统计学习基础》第二版不仅巩固了其作为统计学习教科书的地位，而且通过添加新内容和深化理解，使读者能够更好地应对复杂的数据挖掘问题，进行更精确的推断和预测。无论是在学术研究还是工业界，这都是一部值得深入学习和参考的资源。