统计学习基础（第二版）：数据挖掘与预测

《统计学习基础：数据挖掘、推断与预测》（The Elements of Statistical Learning）是由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者共同编著的经典之作，该书于2017年修订了第十二版，是统计学习领域的重要教材。英文原版的发布标志着这一领域研究的深入和普及，特别是在数据挖掘、机器学习和统计推断等领域。 这本书在2017年的修正版中，针对不断发展的统计学习理论和技术做出了重要更新。它不仅保留了第一版的核心内容，还加入了四个全新的章节，以适应现代数据分析的需求。这些新增内容可能涵盖了深度学习、大数据处理、高级模型选择以及算法优化等方面，反映了近年来统计学习领域的前沿进展。 在修订过程中，作者们尽可能保持了原有框架的连续性和易读性，以照顾那些熟悉第一版读者的阅读习惯。尽管如此，书中也包含了新的实例、案例分析和理论发展，帮助读者紧跟时代的步伐，理解和掌握最新的统计学习方法。 值得一提的是，引用开篇的引言体现了统计学习的重要性，引用的是威廉·爱德华兹·戴明（William Edwards Deming）的名言：“我们信任上帝，其他人则带来数据。”这强调了数据在现代科学决策中的核心地位，同时也揭示了统计学习作为一门实践导向学科的价值。 《统计学习基础》第二版是一本不可或缺的参考书，对于学生、研究人员和从业者来说，无论是初学者还是进阶者，都能从中获得深入的理解和实用技能，以应对日益复杂的数据分析挑战。随着科技的发展，该书将继续为统计学习领域的发展提供坚实的理论基础。