《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测（第二版）》

书籍：The Elements of Statistical Learning：Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
作者：Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman
出版：Springer​
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
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01 书籍介绍

本书以统一的概念框架，介绍了医学、生物学、金融和市场营销等多个领域中重要的统计学习思想。尽管其方法论基于统计学，但重点在于核心概念的阐释，而非繁复的数学推导。书中配有大量实例，并广泛使用彩色图表进行直观展示，有助于读者深入理解内容。本书是统计学家以及科学界和工业界从事数据挖掘工作的研究人员不可或缺的重要参考资料。内容涵盖广泛，从有监督学习（预测）到无监督学习均有系统讲解。所涉及的主题包括神经网络、支持向量机、分类树与提升方法（boosting），其中对提升方法的介绍是本书首次在专著中进行全面阐述。
第二版新增内容亮点：本新版在第一版的基础上新增了多个前沿主题，包括：
· 图模型（Graphical Models）
· 随机森林（Random Forests）
· 集成学习方法（Ensemble Methods）
· 最小角回归与lasso路径算法（Least Angle Regression & Path Algorithms for the Lasso）
· 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization）
· 谱聚类（Spectral Clustering）
此外，还专门设有一章讨论“宽数据”（p 大于 n）的处理方法，包括多重假设检验与错误发现率（False Discovery Rate）等实用技术。
适用对象：本书适合作为高年级本科生或研究生阶段统计学、机器学习、数据科学及相关课程的核心教材，也适合从事数据分析、人工智能、生物信息学、金融工程、市场研究等领域的科研人员和从业者参考阅读。

02 作者简介

Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 均为斯坦福大学统计学教授，在统计学习领域享有盛誉。Hastie 和 Tibshirani 共同提出了广义可加模型（Generalized Additive Models），并合著了该领域的经典著作；Hastie 还参与开发了 R/S-PLUS 中的许多统计建模软件工具，并提出了主曲线与主曲面（Principal Curves and Surfaces）方法；Tibshirani 是著名的 lasso 方法的提出者，并与他人合著畅销书《Bootstrap方法导论》；Friedman 是多种重要数据挖掘工具的共同发明人，包括CART决策树、MARS模型、投影寻踪（Projection Pursuit）和梯度提升（Gradient Boosting）等。

03 书籍大纲