统计学习要素:数据挖掘、推断与预测(第二版)
需积分: 14 87 浏览量
更新于2024-07-21
收藏 12.69MB PDF 举报
"《统计学习要素》(The Elements Of Statistical Learning),机器学习经典教材,由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著,涵盖了数据挖掘、推断和预测的内容,已更新至第二版。"
《统计学习要素》是机器学习领域的经典之作,由三位著名统计学专家Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman共同撰写。这本书主要探讨了统计学习的基础理论、方法和应用,旨在为读者提供数据挖掘、统计推断和预测的全面理解。
第二版的发布反映了机器学习领域的快速发展和新知识的涌现。作者新增了四章内容,并对原有的章节进行了更新,以保持教材的前沿性。尽管如此,他们尽量保留了第一版的结构,以便熟悉第一版的读者能快速适应新版本。
主要的改动包括:
1. 新增章节:这四个新章节可能涉及了最新的机器学习算法、深度学习、强化学习以及模型评估与选择等当前研究热点。
2. 更新现有章节:原有的章节可能加入了新的研究成果,如集成学习的更深入讨论,正则化技术的扩展,以及非线性模型的最新进展。
书中的引言引用了威廉·爱德华·戴明(William Edwards Deming)的名言:“我们信赖上帝,其他人必须带数据来。”这强调了数据在决策过程中的关键作用,体现了统计学习的核心理念——通过数据分析来揭示隐藏的模式和洞察。
在《统计学习要素》中,读者可以学习到基础的统计学概念,如概率论、假设检验,以及更高级的主题,如支持向量机、决策树、神经网络和贝叶斯方法。此外,书中还讨论了如何处理高维数据、正则化策略以及模型选择的交叉验证方法。
《统计学习要素》第二版是一本深入浅出的机器学习教材,不仅适合于初学者建立坚实的理论基础,也为专业研究人员提供了最新的学术动态,是任何对机器学习感兴趣的人都不可或缺的参考书籍。
2018-02-20 上传
2018-04-27 上传
167 浏览量
2023-09-09 上传
2023-03-16 上传
2023-05-20 上传
2024-02-04 上传
2023-09-27 上传
2023-12-07 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
zj45942006
- 粉丝: 0
- 资源: 4
最新资源
- 构建Cadence PSpice仿真模型库教程
- VMware 10.0安装指南:步骤详解与网络、文件共享解决方案
- 中国互联网20周年必读:影响行业的100本经典书籍
- SQL Server 2000 Analysis Services的经典MDX查询示例
- VC6.0 MFC操作Excel教程:亲测Win7下的应用与保存技巧
- 使用Python NetworkX处理网络图
- 科技驱动:计算机控制技术的革新与应用
- MF-1型机器人硬件与robobasic编程详解
- ADC性能指标解析:超越位数、SNR和谐波
- 通用示波器改造为逻辑分析仪:0-1字符显示与电路设计
- C++实现TCP控制台客户端
- SOA架构下ESB在卷烟厂的信息整合与决策支持
- 三维人脸识别:技术进展与应用解析
- 单张人脸图像的眼镜边框自动去除方法
- C语言绘制图形:余弦曲线与正弦函数示例
- Matlab 文件操作入门:fopen、fclose、fprintf、fscanf 等函数使用详解