统计学习要素：数据挖掘、推断与预测（第二版）

"《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。