The Elements of Statistical Learning: 数据挖掘与预测的统计理论

"The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" 是一本专注于统计学习理论的英文教材，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者共同撰写，属于Springer Series in Statistics系列。第二版在第一版的基础上增加了四个新章节并更新了部分内容。该书在统计学和数据挖掘领域具有广泛影响力。 在统计学习中，本书涵盖了关键概念和方法，包括数据挖掘、推断和预测。数据挖掘是寻找隐藏在大量数据中的有用信息和模式的过程，而推断则涉及根据数据对模型参数进行估计和假设检验。预测则是利用已知信息对未来事件进行预判。 新增的四个章节可能反映了近年来统计学习领域的最新发展，可能包括深度学习、集成方法（如随机森林和梯度提升）、高维数据分析以及模型选择与验证等前沿话题。这些更新确保读者能接触到最新的研究和技术。 第一版的流行和统计学习领域的快速发展是推动作者们编写第二版的主要动力。为了照顾到熟悉第一版的读者，作者们尽量保持了原有的结构和风格，但同时对原有章节进行了必要的更新，以反映当前的研究进展。 本书适合统计学、机器学习、数据科学等相关领域的学生和从业者，提供了深入理解统计学习理论的坚实基础，并且读者可以通过官方网址获取该书的电子版，方便学习和参考。 在 Preface to the Second Edition 中，作者引用了 William Edwards Deming 的名言：“In God we trust, all others bring data.” 这句话强调了在决策和分析过程中数据的重要性，反映出统计学和数据驱动思维在现代科学与实践中不可或缺的角色。 总而言之，《统计学习要素》第二版是一本全面、深入的教材，不仅涵盖了统计学习的基础理论，还与时俱进地加入了新的研究成果，对于想要深入理解和应用统计学习方法的人来说，是一份宝贵的资源。