统计学习要素：第二版概览

"elements of statistical learning - 机器学习" 《统计学习要素》是一本在机器学习领域广受推崇的参考书，它涵盖了监督学习、非监督学习、分类和回归等多个核心主题。这本书与Bishop的著作一起阅读，可提供更全面深入的学习体验。 在第二版的前言中，作者表达了对第一版受欢迎程度的感激，并指出由于统计学习领域的快速研究进展，他们决定更新内容以推出新的版本。这一版新增了四个章节，并对部分原有章节进行了更新。尽管许多读者可能已经熟悉第一版的结构，但作者尽量保持了原有的布局不变，以便读者能够轻松过渡到新内容。 主要变化包括： 1. 新增章节，扩展了原书的知识覆盖面。 2. 更新了某些章节，反映了最新的研究进展和技术应用。 3. 维持了原有的章节结构，以保持读者的阅读习惯。 新增的章节可能涉及当前机器学习领域的热点话题，如深度学习、强化学习、大数据分析以及模型评估和选择等。这些更新旨在为读者提供最新的理论和实践知识，帮助他们在快速发展的机器学习世界中保持前沿。 《统计学习要素》第二版不仅适合初学者作为入门教材，也适用于已经有一定基础的专业人士进行深入研究。书中深入浅出地阐述了统计学习的基本概念、算法和应用，强调了理论与实践的结合，有助于读者理解并掌握机器学习的核心原理。 此外，书中引用了威廉·爱德华兹·戴明（William Edwards Deming）的名言：“我们信赖上帝，其他人则带来数据。”这反映了在数据分析和决策过程中，数据的重要性不言而喻。作者通过这句话强调了统计学习在现代科学和工程中的关键作用，以及对数据驱动决策的重视。 《统计学习要素》是机器学习领域的一本重要著作，它的第二版进一步巩固了其作为该领域权威参考的地位，为学习者提供了丰富的知识和最新的研究动态。无论是学术研究还是实际应用，这本书都是不可或缺的资源。