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无 著

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出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510084508

商品编码：1429657225

出版时间：2015-01-01

作  者:无 著作 定  价:119 出 版 社:世界图书出版公司 出版日期:2015年01月01日 页  数:745 装  帧:平装 ISBN:9787510084508 ●Preface to the Second Edition
●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
●部分目录

内容简介

计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。《统计学习基础(第2版)(英文)》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础(第2版)(英文)》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得*全面的。
《统计学习基础(第2版)(英文)》可作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材，对于统计学相关人员、科学界和业界关注数据挖掘的人，《统计学习基础(第2版)(英文)》值得一读。

探寻数据背后的规律：一本关于决策、预测与知识发现的旅程 在信息爆炸的时代，数据如同奔涌的洪流，蕴藏着丰富的洞察与无限的可能性。然而，如何从这片浩瀚的海洋中提取有价值的信息，构建出能够理解世界、预测未来的模型，已成为各个领域亟待解决的挑战。本书正是一次深入探索这一核心问题的旅程，它并非旨在呈现一个特定的学科分支，而是为所有渴望掌握从数据中学习智慧的读者，铺就一条清晰而坚实的道路。 我们生活的世界，充斥着各种各样的数据：从经济市场的波动，到气候变化的趋势；从医学诊断的细微差别，到用户行为的微妙转变；从物理实验的测量结果，到社会现象的宏观演变。这些数据，无论是结构化的表格，还是非结构化的文本、图像，都以其独特的方式，记录着事物的运行规律。然而，原始数据本身往往是零散、模糊甚至带有噪声的，它们不会主动揭示自身的奥秘。这就需要我们借助一系列强有力的工具和方法，去解读、去理解、去构建模型，从而将这些数据转化为可操作的知识和有价值的决策。 本书所探讨的核心，正是这样一种“从数据中学习”的能力。这并非仅仅是数学的计算，也不是单纯的编程技巧，而是一种跨越学科界限的思维方式和实践方法。它涉及理解数据的本质，识别数据中的模式，并利用这些模式来预测未知，解释现象，甚至指导行动。想象一下，您希望预测股票市场的未来走向，或者诊断一种罕见的疾病，又或者为用户推荐他们最可能感兴趣的产品，这些看似截然不同的任务，背后都潜藏着一套共同的逻辑：从历史数据中学习，建立模型，然后应用模型来应对新的情况。 本书将引导您踏上一段探索不同学习范式的旅程。我们会了解那些能够从大量观测数据中自动发现规律的学习方法。例如，我们可能会学习到如何通过分析历史销售数据，来预测未来一段时间内的商品销量；或者如何通过学习大量医学影像，来辅助医生进行更精准的疾病诊断。这些方法，能够帮助我们在面对复杂、高维度的数据时，找到隐藏的关联，揭示潜在的结构。 此外，本书还会深入探讨那些能够建立清晰数学模型，并从中推导出预测能力的学习方法。这包括理解不同模型的内在假设，以及它们在不同应用场景下的优势与局限。您将学习到如何构建能够捕捉变量之间复杂关系的回归模型，如何利用分类模型来区分不同的类别，以及如何利用聚类方法来发现数据中的自然分组。每一种方法，都代表着一种独特的认识世界、解释现象的视角。 理解模型的评估与选择，也是本书不可或缺的一部分。数据驱动的模型，其价值最终体现在其预测的准确性和泛化能力上。因此，我们将学习如何严谨地评估模型的性能，如何避免“过拟合”——即模型仅仅记住了训练数据中的细节，而无法在新的数据上表现良好。通过掌握交叉验证、留一法等技术，您将能够选择出真正强大、可靠的模型。 本书的价值，并不仅限于理论知识的堆砌。它更注重培养读者将这些理论知识应用于实际问题的能力。在现实世界中，数据往往是嘈杂的、不完整的，并且可能包含各种偏差。因此，理解如何处理现实世界中的数据，如何对数据进行预处理、特征工程，以及如何应对缺失值和异常值，都是构建有效模型必不可少的前提。 此外，本书还会触及模型解释性的重要性。一个黑箱模型，即使预测准确，也可能难以让我们理解其决策过程，从而限制了我们对问题的深入洞察。因此，了解如何解释模型的预测结果，如何理解模型是如何做出决策的，将大大增强我们对数据和模型本身的信心，并为我们提供更深入的知识。 本书的目标读者群体广泛，无论是正在从事数据分析、机器学习、人工智能等工作的专业人士，还是希望提升自身数据素养，以便更好地理解和运用数据进行决策的管理者、研究人员，甚至是对此领域充满好奇心的学生，都能从中受益。您无需具备深厚的数学背景，但对逻辑推理和解决问题的热情将是您最宝贵的财富。 让我们一起踏上这场激动人心的探索之旅。在这场旅程中，您将学会如何用数据的语言与世界对话，如何从纷繁复杂的数据中提炼出清晰的洞察，如何构建能够预测未来、指导行动的智能系统。这不仅仅是一本关于算法的书，更是一本关于智慧、关于决策、关于如何在这个数据驱动的时代保持竞争力的书。它将为您打开一扇理解数据、驾驭数据的大门，让您能够更自信、更有效地应对未来的挑战。 本书的精髓在于其对“学习”过程的深入剖析，以及对不同学习范式的灵活运用。它将引导您思考，当面对一个未知问题时，我们如何系统地收集相关信息，如何从中学习到有用的规律，并最终建立一个能够解决问题的模型。这个过程，无论是在科学研究、商业决策，还是在日常生活中的问题解决，都具有普遍的指导意义。 我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，您将能够： 理解不同学习方法的核心思想和适用场景。 从监督学习到无监督学习，从概率模型到判别模型，您将对各种主流的学习范式有一个清晰的认识。 掌握构建、训练和评估模型的关键技术。 您将学会如何选择合适的模型，如何优化模型参数，以及如何公正地评估模型的性能。 培养处理真实世界数据的实践能力。 您将了解数据预处理、特征工程等关键步骤，以及如何应对数据中的常见问题。 建立对模型解释性的重视，并学习基本的解释方法。 您将理解为何模型解释性很重要，以及如何从模型的预测结果中获取更多有价值的信息。 将所学知识融会贯通，应用于解决实际问题。 您将能够自信地将数据驱动的方法应用于您的工作和研究中。 这是一次智力上的冒险，一次对人类认知能力的拓展。本书将为您提供一套强大的工具箱，让您能够更加深刻地理解数据，更加有效地利用数据，从而在这个快速变化的世界中，做出更明智的决策，发现更深层的知识。这是一段关于数据、关于学习、关于智能的深刻旅程，我们诚挚地邀请您一同启程。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，初翻这本经典的统计学习著作，我的第一感受是“敬畏”。它不像市面上那些主打快速上手的教程那样，用鲜艳的图表和简化的语言来取悦初学者。相反，它采取了一种非常严谨、近乎“教科书式”的叙事风格，每一个概念的提出都有其坚实的理论基础作为支撑。我记得我花了将近一周的时间才把“决策树”那一章彻底消化掉。书中对熵、信息增益这些核心概念的数学推导，详略得当，既保证了严谨性，又避免了不必要的冗余。特别是对于集成学习的介绍，不同于很多书籍把Bagging和Boosting混为一谈，这里对它们背后的偏差-方差权衡理论做了细致的对比分析，让我清晰地认识到为什么要设计出像随机森林或AdaBoost这样的算法。这本书的难点在于它的深度，它要求读者必须具备一定的线性代数和概率论基础，否则读起来会非常吃力，像在云里雾里摸索。但如果能坚持下来，你会发现，你建立的不是对特定算法的记忆，而是一套完整的机器学习问题分析框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧，说实话，更像是学术论文的合集，而不是一本大众化的畅销书。但我正是喜欢这种朴实无华的风格。没有花哨的插图来分散注意力，所有的重点都集中在文字和公式上。我个人是比较喜欢这种纯粹的学术氛围。在阅读“提升算法”的相关章节时，我发现作者在阐述梯度提升机（GBM）的迭代过程时，采用了非常直观的残差拟合思想，这比我之前看过的某些教程中那种生硬的权重调整描述要容易理解得多。它让你明白，每一次迭代都在努力修正前一轮的“错误预测”或者说“残差”。这不仅仅是一个数学步骤，更是一种迭代优化的哲学。我常常在读完一章后，会合上书本，在草稿纸上自己重新推演一遍关键的证明过程。只有这样，才能真正把那些密密麻麻的数学符号转化成脑海中的清晰图像。这本书的价值在于它对“清晰”的极致追求，即便是最复杂的理论，也能被逻辑严密地拆解开来。

评分☆☆☆☆☆

如果要给这本书下一个定义，我会称之为“内功心法宝典”。它不是那种教你如何快速搭建一个神经网络然后部署上线的速成秘籍，它教的是构建整个武功体系的根基。我最佩服的是它对概率论基础的强调，几乎每一章都离不开对随机变量、条件概率和期望的运用。这使得读者在接触到高深的算法时，不会感到突兀，因为基础的数学语言是统一的。在我尝试用这本书的理论去设计一个定制化的稀疏学习模型时，正是书中关于正则化项和偏差-方差权衡的讨论，帮我确定了最优的正则化系数范围。这本书的阅读体验是反直觉的——你投入的时间和精力越多，它回馈给你的深度认知就越显著。对于那些真正想在机器学习领域深耕，并希望未来能创造出新算法或对现有算法进行根本性改进的人来说，这本书几乎是绕不过去的“修行之所”。它要求你摒弃浮躁，回归本质，去理解数据和模型之间最深层次的数学契约。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在互联网行业摸爬滚打多年的工程师，我更看重的是算法的可解释性和工程落地性。这本书在这一点上，虽然侧重理论推导，但其构建的理论体系恰恰是支撑我们进行深度定制和优化决策的基石。我最欣赏的是它对统计学视角的坚持，很多现代的“黑箱”算法，这本书都会追溯到其统计学上的最优性证明。比如对回归问题的讨论，它不仅仅停留在最小二乘法，而是深入到了模型假设、残差分析以及如何判断模型是否过度拟合的统计学依据。这对我后续在处理实际业务数据，比如筛选特征、评估模型稳定性时，提供了非常扎实的理论后盾。我不再仅仅满足于模型 AUC 的数字，而是开始追问，这个模型是否稳定地学习到了数据的内在结构，而不是噪声。这本书的价值在于提供了一种“慢”但“稳”的学习路径，它强迫你慢下来，去思考那些被快速迭代的工业界常常忽略的本质问题。虽然阅读速度慢，但知识点的沉淀是极其牢固的。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，刚拿到手的时候我就有点犯怵，那种厚度和密集的公式，简直是学术硬菜的代表。我本身是做数据分析的，平时工作中接触的机器学习模型也算不少，但大多都是调用现成的库，对于背后的数学原理，说实话，了解得比较肤浅。这次下决心啃这本书，就是想把这块短板补上。我印象最深的是关于支持向量机（SVM）那一部分，作者的讲解思路非常清晰，从几何角度切入，层层递进地阐述了最大间隔分类器的思想，再到核函数的引入，简直是一场精彩的数学构建之旅。那种感觉就像是，你一直用一个工具，但从未真正理解它的内部构造，直到这本书把里面的齿轮、弹簧都给你拆开展示了一遍，豁然开朗。当然，阅读过程绝对是曲折的，很多地方需要反复琢磨，甚至需要借助一些在线资源来辅助理解。但正是这种挑战性，让最终理解时的成就感倍增。它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么这么做才是最优的”。对于想从“调包侠”进化到“理论与实践并重”的人来说，这本书的价值是无可替代的。我感觉自己对模型泛化能力的理解，都有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

发票开的太晚！！！

评分☆☆☆☆☆

书脊处有损失。

评分☆☆☆☆☆

字版面和书页边缘不对齐，歪的，有强迫症不建议购买

评分☆☆☆☆☆

这本书，还不错吧，刚开始看

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，相当喜欢的一本书

评分☆☆☆☆☆

3，值得收藏。

评分☆☆☆☆☆

影印质量不是太好，印歪了都

评分☆☆☆☆☆

印刷精良，正在阅读。

评分☆☆☆☆☆

很不错的经典书，非常喜欢