统计学习要素：数据挖掘、推断与预测（第2版）

"The Elements of Statistical Learning - Data Mining, Inference, and Prediction (第2版)" 是一本由Trevor Hastie, Robert Tibshirani, 和 Jerome Friedman合著的统计学习经典著作，属于Springer Series in Statistics系列。这本书在第一版的基础上进行了更新，增加了四个新的章节，并对原有章节进行了更新，旨在反映统计学习领域的最新研究成果。 本书的核心内容是关于数据挖掘、推断和预测的统计学习方法。"The Elements of Statistical Learning"不仅在学术界广受欢迎，而且在实际应用中也具有很高的价值。书中涵盖了广泛的统计学习主题，包括监督学习、无监督学习、核方法、神经网络、支持向量机、决策树、集成方法（如随机森林）、贝叶斯方法以及模型选择和评估等。 新增的四个章节可能涉及了近年来统计学习领域的热点话题，比如深度学习、强化学习、大规模机器学习以及高维数据分析等。这些章节将为读者提供更全面的视角，以理解现代数据科学中如何处理和分析复杂数据集。 在第二版的前言中，作者引用了William Edwards Deming的名言：“我们信任上帝，其他人则带来数据。”这强调了数据在决策过程中的重要性，特别是在统计学和数据科学中。Deming是一位著名的质量管理专家，他的观点在此处体现了统计学习在现代决策和研究中的核心地位。 书中的更新反映了统计学习领域的发展速度，例如，随着计算能力的增强，深度学习和大规模数据处理已经成为不可或缺的部分。作者们努力保持了与第一版相似的结构，以便熟悉第一版的读者能轻松过渡到新内容。 "The Elements of Statistical Learning"第二版是深入理解统计学习理论、技术和应用的宝贵资源，适合统计学、机器学习和数据科学的学者、学生以及从业人员阅读。书中详尽的解释和实例有助于读者掌握如何有效地从数据中提取知识，进行预测，并做出基于数据的决策。