统计学习要素：数据挖掘、推断与预测(第二版)

"ESLII_print12_The Elements of Statistical Learning.pdf" 《统计学习要素》是机器学习领域的一本经典著作，由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位专家共同撰写。这本第二版的修正12版在2017年1月13日出版，旨在更新并扩展第一版的内容，以适应快速发展的统计学习领域的最新研究。 书中的引言引用了William Edwards Deming的名言：“我们信赖上帝，其他人则带来数据。”这强调了数据在现代决策和科学研究中的核心地位。作者们对第一版的广泛受欢迎表示感谢，并基于此决定推出第二版，以满足读者和研究者的需求。 第二版新增了四章内容，并对原有的章节进行了更新。尽管很多读者可能已经熟悉第一版的结构，但作者们尽量保持了原有的布局，以便读者更好地过渡到新版本。以下是主要更新内容的概述： 1. 新增章节：为了覆盖新的研究领域和方法，第二版加入了全新的章节，这些章节可能涉及了更深入的统计学习理论、新的机器学习算法或数据挖掘技术的应用。 2. 更新现有章节：针对统计学习领域的最新发展，作者们对原有章节进行了修订，可能包括了新的理论证明、算法改进或者实证研究的最新结果。 3. 维持原有结构：为了让读者更容易找到他们感兴趣的内容，作者们尽量保持了章节之间的逻辑关系和整体框架不变，同时确保新内容的融入不影响整体的连贯性。 4. 强化实践应用：考虑到统计学习的实践性，第二版可能更加注重将理论与实际问题相结合，提供了更多的案例分析和应用示例。 这本书对于理解和掌握机器学习和统计学习的核心概念至关重要，适合于研究人员、学生以及任何对数据分析和预测模型感兴趣的读者。书中深入浅出地探讨了数据挖掘、推断和预测的方法，不仅涵盖了基础的统计学原理，还涉及了复杂的非线性模型、集成学习、支持向量机等高级主题。 《统计学习要素》第二版是一本全面而权威的参考书籍，它反映了统计学习领域的最新进展，是提升个人或团队在大数据时代解决问题能力的重要工具。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。