统计学习要素：第二版 - 数据挖掘、推断与预测

"The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition" 是一本关于统计学习的权威著作，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著。这本书深入探讨了数据挖掘、推断和预测的方法，主要关注监督学习。 在介绍部分，作者强调了统计学习的重要性，并提到第一版书籍的受欢迎程度以及该领域研究的快速发展促使他们推出了第二版。第二版不仅保留了原有的章节，还新增了四章内容，同时对部分原有章节进行了更新。为了保持与第一版的连贯性，他们在结构上尽量少做改动。 新版本的亮点包括： 1. 对统计决策理论的进一步探讨，这涉及到如何基于概率模型做出最优决策。 2. 高维空间中的局部方法，讨论了当数据特征众多时，如何利用近邻算法等方法进行预测。 3. 统计模型、监督学习与函数逼近的关系，阐述了如何通过构建统计模型来逼近未知函数，实现预测目标。 4. 结构化回归模型，涵盖了线性和非线性模型，以及如何处理复杂的依赖关系。 5. 限制估计器的类别，讨论了不同类型的估计器及其在模型选择中的应用。 6. 模型选择与偏差-方差权衡，这是机器学习中的核心问题，涉及如何在模型复杂度和泛化能力之间找到平衡。 在“线性回归方法”这一章中，作者详细介绍了线性回归模型和最小二乘法，以及如何从单变量回归扩展到多变量回归。这些内容对于理解和应用统计学习至关重要，因为线性模型是许多其他复杂模型的基础。 此外，书中还包括了丰富的参考文献和习题，旨在帮助读者深化理解并应用所学知识。这本著作适合统计学、机器学习和数据科学领域的学者、学生和从业者阅读，它提供了一个全面且深入的统计学习理论框架。