《统计学习要素》第二版 - Robert Tibshirani等著

"这是一本由Robert Tibshirani、Trevor Hastie和Jerome Friedman合著的经典统计学书籍——《统计学习要素：数据挖掘、推断与预测》的第二版。该书属于Springer Series in Statistics系列，主要涵盖了统计学习领域的最新研究进展。" 在统计学领域，"The Elements of Statistical Learning"是极为重要的一部著作，由三位知名学者合作完成。作者群中的Robert Tibshirani以其在统计学和机器学习领域的贡献而广受尊敬，他的工作包括Lasso回归等重要方法。Trevor Hastie和Jerome Friedman同样在统计学界有着显著的地位，他们共同推动了支持向量机（SVM）等重要工具的发展。 这本书的第二版回应了第一版的广泛受欢迎以及统计学习领域迅速的研究进展。新增的四个章节反映了当前领域的热点，可能是关于深度学习、非参数统计、高维数据分析或者强化学习等前沿话题。同时，原有章节也进行了更新，以反映最新的理论和技术发展。 书中引用了William Edwards Deming的名言“我们相信上帝，其他人带数据”，强调了数据在决策和理解世界中的核心地位。Deming是质量管理的先驱，这句话体现了他在统计学应用上的深刻见解，即数据分析是现代决策过程中的关键部分。 此书的第二版保留了第一版的基本结构，以方便读者过渡。对于那些已经熟悉第一版的读者来说，他们可以更容易地找到新内容和更新的部分。新增的章节和修订的内容旨在提供最新的统计学习理论和实践，这对于学生、研究人员以及在数据科学、人工智能和机器学习领域工作的专业人士来说，都是不可或缺的参考资料。