统计学习基础：数据挖掘与机器学习第二版

"the_elements_of_statistical_learning.pdf" 《统计学习基础》是Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者合作撰写的一本经典著作，属于Springer Series in Statistics系列。这本书深入浅出地介绍了统计学习的基础知识，涵盖了数据挖掘和机器学习的重要概念、方法和理论。第二版在第一版的基础上进行了更新和扩展，以适应快速发展的统计学习领域。 书中的新增内容包括四章新的章节，同时对原有的章节进行了更新，以保持与当前研究的同步。尽管进行了这些改动，作者们仍然尽力保持了第一版的整体结构和布局，以便读者能够更好地衔接新旧知识。 新加入的章节可能涉及了统计学习领域的最新进展，如深度学习、集成学习、非参数方法或者高维数据分析等。更新的部分可能涵盖了近年来在模型选择、模型评估、数据预处理以及算法优化等方面的新理论和技术。这些更新旨在帮助读者理解如何在实际问题中更有效地应用统计学习方法，以解决日益复杂的数据挖掘和机器学习挑战。 书中引用了美国质量管理先驱William Edwards Deming的名言：“我们信任上帝，其他人则必须带来数据。”这反映了统计学习的核心理念：通过数据分析来揭示隐藏的模式、进行预测并做出决策。Deming的这句话强调了数据在科学研究和决策中的关键作用，而这本书正是教读者如何从数据中学习和提取有价值信息的工具。 《统计学习基础》不仅适合统计学和计算机科学的学生，也适用于研究人员、数据科学家和任何对数据驱动决策感兴趣的专业人士。它详尽地探讨了从基本的线性模型到复杂的非线性模型，从传统的监督学习到无监督学习的各种方法，同时还涵盖了交叉验证、正则化、决策树、支持向量机等多个主题。通过大量的实例和直观的解释，本书帮助读者建立起坚实的统计学习理论基础，并能够将这些知识应用于实际数据问题。 《统计学习基础》第二版是一本全面且深入的统计学习教材，它涵盖了该领域的主要概念和技术，是学习和研究统计学习不可或缺的参考资料。无论是对初学者还是专业人士来说，都能从中受益匪浅，提升自己在数据科学领域的专业素养。