《统计学习要素》第二版——数据挖掘、推断与预测

"这是一本关于机器学习的教材，属于SpringerSeriesinStatistics系列，由TrevorHastie、RobertTibshirani和JeromeFriedman三位专家合著，名为《统计学习方法：数据挖掘、推断与预测》。这本书已经更新到了第二版，新增了四个章节并更新了一些原有内容，旨在跟上统计学习领域的研究步伐。" 在机器学习领域，《统计学习方法》是一本备受推崇的经典著作，它深入浅出地介绍了统计学习的基础理论、方法和应用。第一版因其详实的内容和实用的价值广受好评，因此作者决定推出第二版，以满足读者对最新研究动态的需求。 新添加的四个章节可能涵盖了机器学习的新兴主题和技术，可能包括深度学习、强化学习、集成学习或者大数据分析等前沿话题。原有的章节经过更新，可能会对一些基础概念如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等进行更深入的解释，同时也可能包含了最近几年在模型选择、特征工程、过拟合与欠拟合处理、正则化等方面的最新研究成果。 书中引用了William Edwards Deming的名言：“我们信赖上帝，其他人必须带来数据。”这强调了数据在统计学和机器学习中的核心地位，反映了在现代数据分析中，数据驱动决策的重要性。Deming是质量管理的先驱，他的思想对统计学和工业工程产生了深远影响。 这本书适合于希望深入理解机器学习的学者、学生以及从业者，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。通过阅读本书，读者可以掌握如何有效地从数据中提取信息，构建预测模型，并进行有效的推断。此外，书中提供的实际案例和练习将帮助读者将理论知识应用于实际问题解决，提升数据分析能力。 《统计学习方法》第二版是一部全面而深入的机器学习教材，它不仅涵盖了机器学习的基本原理，还关注了这个快速发展的领域的最新发展，是任何对机器学习感兴趣的人都不容错过的重要参考书籍。