统计学习基础：数据挖掘、推断与预测（英文第二版）

"统计学习基础 英文版" 《统计学习基础》是Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位作者合作撰写的专业书籍，属于Springer Series in Statistics系列。这本书的英文版专注于数据挖掘、推断和预测，是统计学习领域的经典之作，也被称为ESL（The Elements of Statistical Learning）。第二版在第一版的基础上进行了更新和扩展，新增了四个章节，并对部分原有内容进行了修订。 统计学习，也称为机器学习，是数据分析的核心部分，它涉及如何从数据中构建预测模型并进行有效的决策。这本书深入浅出地介绍了这一领域的基本概念、方法和应用，包括监督学习、无监督学习、集成学习和神经网络等重要主题。作者们以清晰的数学表述和丰富的实例解析，帮助读者理解统计学习的理论基础和实践技巧。 在第二版中，作者们回应了第一版的受欢迎程度以及统计学习领域快速发展的研究趋势。新增的章节可能涵盖了如深度学习、强化学习、半监督学习和异常检测等前沿话题，这些都是近年来在大数据分析和人工智能领域至关重要的方法。同时，原有章节的更新可能涉及了新算法的引入、现有方法的改进以及对已有理论更深入的讨论。 书中的"Preface to the Second Edition"引用了William Edwards Deming的名言：“我们信赖上帝，其他人则带来数据。”这强调了在数据驱动的世界中，统计学习的重要性。Deming是一位著名的质量管理和统计学专家，他的思想对现代工业生产和质量管理产生了深远影响。引用这段话，作者们意在表明统计学习是基于实证和数据的决策过程，对于理解和解释世界至关重要。 《统计学习基础》第二版不仅提供了全面的统计学习理论框架，还反映了这个领域的最新进展。无论是对于初学者还是专业人士，这都是一本不可或缺的参考书籍，可以帮助读者掌握统计学习的基本原理，并将其应用于实际问题中。