统计学习要素（第2版）：数据挖掘与预测

"The Elements of Statistical Learning (2nd edition)" 是一本由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的统计学习领域的经典著作，属于Springer Series in Statistics系列。这本书主要探讨数据挖掘、推断和预测，是进行数据挖掘工作的重要参考资料。 在第二版中，作者们对第一版的内容进行了更新和扩展，新增了四个章节，并对原有的章节进行了修订。尽管许多读者可能已经熟悉第一版的结构，但作者们还是尽量保持了原有的布局不变，以便读者更容易适应。以下是第二版的主要变更概述： 1. 新增章节：这四个新章节涵盖了统计学习领域的新发展和技术，可能是关于新的机器学习算法、深度学习、高维数据分析或者模型选择等方面的讨论。 2. 更新内容：对原有的章节，作者们可能包含了新的研究结果、改进的算法或更现代的应用实例，以反映统计学习领域的最新进展。 3. 保持一致性：为了照顾到已经熟悉第一版的读者，作者们在不改变整体结构的情况下，对内容进行了升级，使得读者可以无缝过渡到第二版的学习。 "The Elements of Statistical Learning" 第二版不仅适合数据挖掘专业人士，也适合统计学、计算机科学以及应用数学等领域的学生和研究人员。通过阅读这本书，读者可以深入理解统计学习的基本原理，包括监督学习、无监督学习、模型选择和评估等关键概念。此外，书中还可能包含了实际案例和编程实现，帮助读者将理论知识应用于实践。 书中的引言引用了William Edwards Deming的名言：“我们信赖上帝，其他人必须带来数据。”这强调了在决策和研究中数据的重要性，特别是在统计学习和数据挖掘的背景下，数据驱动的决策和洞察力已经成为现代科学研究和商业分析的基础。 "The Elements of Statistical Learning (2nd edition)" 是一本全面而深入的统计学习教材，对于想要提升数据挖掘技能、理解统计推断和预测技术的人来说，是一本不可多得的资源。