统计学习基础：数据挖掘、推断与预测第二版

"The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" 是一本由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的重要著作，隶属于Springer Series in Statistics系列。它针对计算和信息技术迅速发展带来的大数据时代，提供了统计学领域内的关键概念与工具。这本书强调概念而非复杂的数学理论，适合高等教育中的本科生和研究生，以及在统计学、医学、生物学、财经和营销等领域工作的专业人士。 该书第二版更新了部分内容，新增了四个章节，反映了统计学习领域的最新进展。作者们注意到，随着第一版的成功以及研究领域的快速发展，有必要对原书进行修订，以便更好地反映当前的数据挖掘和机器学习实践。书中涵盖了广泛的议题，包括有监督学习（如神经网络、支持向量机、分类树和提升等）和无监督学习，这些都是现代数据分析的核心技术。 值得一提的是，书中引用了William Edwards Deming的话作为前言，表达了数据在决策过程中的核心地位。尽管这句话通常被归功于Deming和Robert W. Hayden，但据Hayden教授本人证实，他并未说过这句话，这展示了学术界对于引述的严谨态度和对真实性的重视。 书中不仅包含丰富的实例和彩色插图，便于读者理解和应用，而且在保持原有结构基础上尽可能地减少了改动，以保持其连续性和易用性。对于那些希望深入理解数据驱动的世界，无论是从事科研还是实际工作的人来说，《The Elements of Statistical Learning》无疑是一本不可或缺的参考资料。它不仅是学习统计学习理论的教材，更是将理论与实践相结合的实用指南。