具體描述
●Preface to the First Edition
●1 Introduction
●2 Overview of Supervised Learning
●2.1 Introduction
●2.2 Variable Types and Terminology
●2.3 Two Simple Approaches to Prediction:Least Squares and Nearest Neighbors
●2.3.1 Linear Models and Least Squares
●2.3.2 Nearest-Neighbor Methods
●2.3.3 From Least Squares to Nearest Neighbors
●2.4 Statistical Decision Theory
●2.5 Local Methods in High Dimensions
●2.6 Statistical Models, Supervised Learning and Function Approximation
●2.6.1 A Statistical Model for the Joint Distribution Pr(X,Y)
●2.6.2 Supervised Learning
●2.6.3 Function Approximation
●2.7 Structured Regression Models
●2.7.1 Difficulty of the Problem
●2.8 Classes of Restricted Estimators
●2.8.1 Roughness Penalty and Bayesian Methods
●部分目錄
內容簡介
計算和信息技術的飛速發展帶來瞭醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰，這導緻瞭統計學領域新工具的發展，並延伸到諸如數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術語來錶達。《統計學習基礎(第2版)(英文)》介紹瞭這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統計學方法，但強調的是概念，而不是數學。許多例子附以彩圖。《統計學習基礎(第2版)(英文)》內容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經網絡、支持嚮量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得*全麵的。《統計學習基礎(第2版)(英文)》可作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材，對於統計學相關人員、科學界和業界關注數據挖掘的人，《統計學習基礎(第2版)(英文)》值得一讀。
用戶評價
評分作為一個在互聯網行業摸爬滾打多年的工程師，我更看重的是算法的可解釋性和工程落地性。這本書在這一點上，雖然側重理論推導，但其構建的理論體係恰恰是支撐我們進行深度定製和優化決策的基石。我最欣賞的是它對統計學視角的堅持，很多現代的“黑箱”算法，這本書都會追溯到其統計學上的最優性證明。比如對迴歸問題的討論，它不僅僅停留在最小二乘法，而是深入到瞭模型假設、殘差分析以及如何判斷模型是否過度擬閤的統計學依據。這對我後續在處理實際業務數據，比如篩選特徵、評估模型穩定性時，提供瞭非常紮實的理論後盾。我不再僅僅滿足於模型 AUC 的數字，而是開始追問，這個模型是否穩定地學習到瞭數據的內在結構，而不是噪聲。這本書的價值在於提供瞭一種“慢”但“穩”的學習路徑，它強迫你慢下來，去思考那些被快速迭代的工業界常常忽略的本質問題。雖然閱讀速度慢，但知識點的沉澱是極其牢固的。
評分這本書的排版和裝幀，說實話，更像是學術論文的閤集，而不是一本大眾化的暢銷書。但我正是喜歡這種樸實無華的風格。沒有花哨的插圖來分散注意力，所有的重點都集中在文字和公式上。我個人是比較喜歡這種純粹的學術氛圍。在閱讀“提升算法”的相關章節時，我發現作者在闡述梯度提升機（GBM）的迭代過程時，采用瞭非常直觀的殘差擬閤思想，這比我之前看過的某些教程中那種生硬的權重調整描述要容易理解得多。它讓你明白，每一次迭代都在努力修正前一輪的“錯誤預測”或者說“殘差”。這不僅僅是一個數學步驟，更是一種迭代優化的哲學。我常常在讀完一章後，會閤上書本，在草稿紙上自己重新推演一遍關鍵的證明過程。隻有這樣，纔能真正把那些密密麻麻的數學符號轉化成腦海中的清晰圖像。這本書的價值在於它對“清晰”的極緻追求，即便是最復雜的理論，也能被邏輯嚴密地拆解開來。
評分如果要給這本書下一個定義，我會稱之為“內功心法寶典”。它不是那種教你如何快速搭建一個神經網絡然後部署上綫的速成秘籍，它教的是構建整個武功體係的根基。我最佩服的是它對概率論基礎的強調，幾乎每一章都離不開對隨機變量、條件概率和期望的運用。這使得讀者在接觸到高深的算法時，不會感到突兀，因為基礎的數學語言是統一的。在我嘗試用這本書的理論去設計一個定製化的稀疏學習模型時，正是書中關於正則化項和偏差-方差權衡的討論，幫我確定瞭最優的正則化係數範圍。這本書的閱讀體驗是反直覺的——你投入的時間和精力越多，它迴饋給你的深度認知就越顯著。對於那些真正想在機器學習領域深耕，並希望未來能創造齣新算法或對現有算法進行根本性改進的人來說，這本書幾乎是繞不過去的“修行之所”。它要求你摒棄浮躁，迴歸本質，去理解數據和模型之間最深層次的數學契約。
評分坦白講，初翻這本經典的統計學習著作，我的第一感受是“敬畏”。它不像市麵上那些主打快速上手的教程那樣，用鮮艷的圖錶和簡化的語言來取悅初學者。相反，它采取瞭一種非常嚴謹、近乎“教科書式”的敘事風格，每一個概念的提齣都有其堅實的理論基礎作為支撐。我記得我花瞭將近一周的時間纔把“決策樹”那一章徹底消化掉。書中對熵、信息增益這些核心概念的數學推導，詳略得當，既保證瞭嚴謹性，又避免瞭不必要的冗餘。特彆是對於集成學習的介紹，不同於很多書籍把Bagging和Boosting混為一談，這裏對它們背後的偏差-方差權衡理論做瞭細緻的對比分析，讓我清晰地認識到為什麼要設計齣像隨機森林或AdaBoost這樣的算法。這本書的難點在於它的深度，它要求讀者必須具備一定的綫性代數和概率論基礎，否則讀起來會非常吃力，像在雲裏霧裏摸索。但如果能堅持下來，你會發現，你建立的不是對特定算法的記憶，而是一套完整的機器學習問題分析框架。
評分這本書，說實話，剛拿到手的時候我就有點犯怵，那種厚度和密集的公式，簡直是學術硬菜的代錶。我本身是做數據分析的，平時工作中接觸的機器學習模型也算不少，但大多都是調用現成的庫，對於背後的數學原理，說實話，瞭解得比較膚淺。這次下決心啃這本書，就是想把這塊短闆補上。我印象最深的是關於支持嚮量機（SVM）那一部分，作者的講解思路非常清晰，從幾何角度切入，層層遞進地闡述瞭最大間隔分類器的思想，再到核函數的引入，簡直是一場精彩的數學構建之旅。那種感覺就像是，你一直用一個工具，但從未真正理解它的內部構造，直到這本書把裏麵的齒輪、彈簧都給你拆開展示瞭一遍，豁然開朗。當然，閱讀過程絕對是麯摺的，很多地方需要反復琢磨，甚至需要藉助一些在綫資源來輔助理解。但正是這種挑戰性，讓最終理解時的成就感倍增。它不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是讓你明白“為什麼這麼做纔是最優的”。對於想從“調包俠”進化到“理論與實踐並重”的人來說，這本書的價值是無可替代的。我感覺自己對模型泛化能力的理解，都有瞭質的飛躍。
很棒，超齣想象的好。
評分東西不錯，快遞小哥很認真！
評分還行…… 。
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評分1，紙很薄，但是書特彆厚。
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評分都挺好的，符閤預期標準，點贊
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