统计学习基石：数据挖掘、推断与预测（第二版）

《统计学习：数据挖掘、推断与预测》第二版是由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者共同编著的经典之作，它反映了过去十年间信息技术爆炸式增长对数据处理带来的巨大挑战。在这个大数据时代，医学、生物学、金融和市场营销等领域积累了海量数据，这促使统计学领域发展出新的工具，如数据挖掘、机器学习和生物信息学等。 本书的核心内容是将这些领域的重要概念置于一个共同的理论框架内进行阐述，尽管以统计学为基础，但更强调概念而非数学细节。作者们通过丰富的实例和色彩鲜明的图形来帮助读者理解，使其成为统计学家和数据挖掘科学或工业界人士的宝贵资源。第二版相较于第一版有所扩充，新增了四章内容，并对原有章节进行了更新。 新版本的主要变化包括： 1. 针对网络上的引用问题，作者澄清了威廉·爱德华兹·戴明（William Edwards Deming）名言的来源，尽管该引言在互联网上被广泛误认为出自他和罗伯特·W·海登（Robert W. Hayden），但实际上海登教授否认了这一说法。 2. 在新的篇章中，作者们可能探讨了现代统计学习领域的最新进展，如深度学习、强化学习等前沿技术，以及它们如何应用于现实生活中的复杂问题。 3. 对于传统的统计模型如神经网络、支持向量机（SVM）、决策树和提升算法（如AdaBoost），第二版提供了更为全面和深入的讲解，可能是首次在单一书籍中系统地介绍这些主题。 4. 更新部分章节可能包含了对大数据处理、特征选择、模型评估和调参方法的改进策略，以及随着云计算和分布式计算的发展而产生的新解决方案。 5. 书中可能还涵盖了更多关于大数据伦理和隐私保护的内容，以及如何在尊重用户隐私的同时进行有效数据分析。 6. 为了保持与第一版的连贯性，尽管内容有所增加，但在整体结构和语言风格上，作者尽可能保持一致，以便让熟悉第一版的读者能够轻松过渡。 《统计学习：数据挖掘、推断与预测》第二版是一部紧跟时代步伐，全面且实用的统计学习参考书，对于想要深入了解并应用这些统计方法的专业人士来说，无疑是一本不可或缺的工具书。