《统计学习要素》第二版 - 数据挖掘、推断与预测

"Springer Series in Statistics - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman的《The Elements of Statistical Learning》第二版，这是一本关于数据挖掘、推断和预测的统计学专著，以英文PDF格式呈现，清晰易读。" 《The Elements of Statistical Learning》是Springer Series in Statistics系列中的一部经典著作，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位统计学界的权威专家共同撰写。这本书主要探讨了统计学习领域的核心概念、方法和技术，涵盖了数据挖掘、统计推断和预测等多个重要主题。在第二版中，作者对第一版的内容进行了更新和扩充，新增了四个章节，并对原有章节进行了修订，以反映近年来统计学习领域的快速发展。 新添加的四个章节可能涉及了当前统计学的前沿领域，如深度学习、机器学习算法的优化、高维数据处理以及模型选择与验证等。这些更新旨在为读者提供最新的理论进展和实际应用。同时，尽管许多读者对第一版的结构已经熟悉，但作者仍然尽量保持了原有的布局，以降低阅读和理解的难度。 前言中引用了William Edwards Deming的名言：“我们信赖上帝，其他人则需带来数据。”这体现了统计学在现代决策和科学研究中的核心地位。Deming是一位著名的质量管理专家，他的这句话强调了数据在解决问题和改进过程中的关键作用。 书中各章深入浅出地介绍了统计学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、回归分析、分类算法、决策树、支持向量机、神经网络等。此外，还涵盖了模型评估和选择、交叉验证、正则化等重要技术，以及在大数据背景下如何进行有效的统计建模。 《The Elements of Statistical Learning》第二版不仅是统计学专业学生和研究人员的重要参考书，也是数据科学家、机器学习工程师和其他从事数据分析工作的专业人士的宝贵资源。它提供了丰富的理论基础和实用工具，帮助读者理解和应用统计学习方法来解决实际问题。