《Elements of Statistical Learning》

发布时间：2025-05-30 13:06:42 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：11 次

《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》（统计学习基础：数据挖掘、推断与预测）是由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman三位著名统计学家共同撰写的一本经典教材。这本书在统计学习和机器学习领域具有极高的声誉，被广泛应用于高校相关专业的教材以及研究人员的参考书籍。以下是这本书的详细介绍：

作者

• Trevor Hastie：斯坦福大学统计学教授，著名统计学家，R语言的早期开发者之一。

• Robert Tibshirani：斯坦福大学统计学教授，著名统计学家，Lasso回归的发明者。

• Jerome Friedman：斯坦福大学统计学教授，著名统计学家，Boosting算法的发明者之一。

内容简介

这本书全面介绍了统计学习领域的核心概念、算法和技术，涵盖了监督学习、非监督学习、模型选择、模型评估等多个方面。书中内容分为三个主要部分，共18章，以下是各部分的主要内容：

第一部分：导论

• 第1章：导论：介绍统计学习的基本概念、应用领域以及全书的结构。

第二部分：监督学习

• 第2章：线性回归：介绍线性回归模型及其变体，如岭回归、Lasso回归等。

• 第3章：线性分类方法：介绍线性分类方法，如逻辑回归、线性判别分析（LDA）等。

• 第4章：模型评估与选择：讨论模型评估方法，如交叉验证、偏差-方差权衡等。

• 第5章：模型推断与平均：介绍模型推断方法，如Bagging、Boosting等。

• 第6章：支持向量机：详细讲解支持向量机（SVM）及其变体。

• 第7章：树模型：介绍决策树模型及其变体，如随机森林、梯度提升树等。

• 第8章：加性模型、树模型与相关方法：讨论加性模型及其在树模型中的应用。

• 第9章：神经网络：介绍神经网络的基本原理，包括前馈神经网络、反向传播算法等。

• 第10章：判别分析：介绍判别分析方法，如线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）等。

• 第11章：非线性方法：讨论非线性方法，如核方法、局部加权回归等。

• 第12章：支持向量机与灵活判别分析：进一步讨论支持向量机及其在灵活判别分析中的应用。

第三部分：无监督学习

• 第13章：无监督学习：介绍无监督学习方法，如聚类分析、主成分分析（PCA）等。

• 第14章：随机森林：详细讲解随机森林及其在分类和回归中的应用。

• 第15章：集成学习：讨论集成学习方法，如Bagging、Boosting等。

• 第16章：高维问题：介绍高维数据的处理方法，如稀疏表示、降维等。

• 第17章：非负矩阵分解：讨论非负矩阵分解及其在图像处理中的应用。

• 第18章：应用案例：通过多个实际案例展示统计学习方法的应用。

特点

• 内容全面：涵盖了统计学习领域的几乎所有核心内容，适合作为教材或参考书。

• 理论与实践结合：书中不仅详细介绍了理论知识，还提供了大量的实际应用案例和代码示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。

• 数学基础扎实：书中对数学概念的讲解非常清晰，适合有一定数学基础的读者。

• 更新及时：虽然出版于2009年，但书中内容仍然具有很高的参考价值，尤其是对于初学者来说。

适用人群

• 高校学生：计算机科学、统计学、数据科学等相关专业的本科生和研究生。

• 研究人员：从事统计学习和机器学习研究的科研人员。

• 工程师：在数据科学和人工智能领域工作的工程师。

评价

这本书被广泛认为是统计学习领域的经典教材之一。它不仅涵盖了广泛的主题，而且讲解深入浅出，适合不同层次的读者。如果你对统计学习和机器学习感兴趣，这本书绝对值得一读。

获取方式

这本书的第二版（2009年）可以在以下网站免费下载：

• The Elements of Statistical Learning - Official Website

希望这本书能帮助你在统计学习和机器学习的道路上更进一步！