The Elements of Statistical Learning - 2nd edition

资 源 简 介

The Elements of Statistical Learning - 2nd edition

详 情 说 明

《统计学习基础》（第二版）是机器学习与统计建模领域的经典教材，系统性地介绍了统计学习的核心理论与应用方法。本书以数学严谨性著称，同时兼顾工程实践的视角，适合中高级读者深入理解算法背后的统计原理。

全书主要分为三大部分：监督学习、无监督学习及其他高级主题。监督学习部分详细探讨了回归、分类、模型选择等核心问题，重点分析线性模型、决策树、支持向量机等算法的统计基础。无监督学习章节涵盖聚类、降维等经典问题，揭示数据内在结构的发现方法。最后的高级主题部分涉及增强学习、神经网络等前沿方向，展现了统计学习与计算机科学的交叉融合。

本书区别于纯应用型教程的特点在于：1）强调偏差-方差权衡等统计概念的数学推导；2）深入分析不同算法在统计意义上的共性与差异；3）配有大量实际数据集案例帮助理解理论落地。对希望突破"调参"层面、真正掌握算法本质的数据科学家具有重要参考价值。