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Trevor Hastie & Robert... 著

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出版社： Springer

ISBN：9780387848570

商品编码：1132486430

包装：精装

外文名称：The Elements of Statis...

出版时间：2009-02-01

页数：745

正文语种：英语

图书基本信息

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition
作者： Trevor Hastie;Robert Tibshirani;Jerome Friedman;
ISBN13： 9780387848570
类型： 精装(精装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2009-02-01
出版社： Springer
页数： 745
重量（克）： 1383
尺寸： 23.622 x 16.256 x 3.556 cm

商品简介

During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it have come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data has led to the development of new tools in the field of statistics, and spawned new areas such as data mining, machine learning, and bioinformatics. Many of these tools have common underpinnings but are often expressed with different terminology. This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book.

This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorization, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. Hastie co-developed much of the statistical modeling software and environment in R/S-PLUS and invented principal curves and surfaces. Tibshirani proposed the lasso and is co-author of the very successful An Introduction to the Bootstrap. Friedman is the co-inventor of many data-mining tools including CART, MARS, projection pursuit and gradient boosting.

机器学习的基石：从理论到实践的深度探索 图书名称：《统计学习的要素：数据、算法与洞察》 作者：[虚构作者名，例如：阿瑟·邓肯 & 贝丝·卡特] 出版日期：[虚构日期] --- 内容概述 《统计学习的要素：数据、算法与洞察》是一部旨在为读者提供坚实统计学习理论基础和丰富实践指导的权威著作。本书深刻剖析了现代机器学习领域的核心概念、关键算法及其背后的数学原理，目标是搭建起从基础统计学到前沿数据科学应用的桥梁。全书结构严谨，内容涵盖了从线性模型到复杂非参数方法，再到现代集成学习和神经网络的广泛谱系，力求让读者不仅能“使用”算法，更能“理解”算法的工作机制、适用场景及局限性。 本书面向具有一定数学基础（微积分、线性代数、概率论）的统计学、计算机科学、工程学以及数据分析专业的学生、研究人员和从业者。它既是深度学习理论的严谨参考手册，也是指导实际数据项目的数据挖掘指南。 第一部分：统计学习的基础与线性模型 本部分奠定了整个统计学习的理论框架，并详细阐述了最经典且应用最广泛的线性模型。 第一章：导论与学习的框架 本章首先界定了“统计学习”的范畴，区分了监督学习、无监督学习和半监督学习。深入探讨了模型选择的核心问题：偏差（Bias）与方差（Variance）的权衡（Bias-Variance Tradeoff），并引入了正则化（Regularization）作为管理模型复杂度的关键工具。我们讨论了模型评估的标准，包括训练误差、测试误差、交叉验证（Cross-Validation）的原理及其不同策略（K折、留一法）。 第二章：线性回归与分类 本章从最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）出发，系统地推导了线性回归模型的解法，并探讨了多重共线性、奇异性等实际问题。随后，我们将讨论如何将线性框架扩展到分类问题，重点介绍逻辑回归（Logistic Regression）。我们将深入剖析极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）在逻辑回归中的作用，以及梯度下降法（Gradient Descent）如何用于参数优化，包括随机梯度下降（SGD）及其变体。 第三章：正则化与模型选择 本章聚焦于如何通过约束模型参数来提升泛化能力。我们详细比较了 L2 正则化（岭回归 Ridge Regression）和 L1 正则化（Lasso 回归）。重点分析了 L1 的稀疏性生成机制，以及弹性网络（Elastic Net）如何结合两者的优点。此外，本章还涵盖了信息准则，如 AIC（Akaike Information Criterion）和 BIC（Bayesian Information Criterion），用于在不同复杂度的模型中进行客观选择。 第二部分：核方法、非参数与判别模型 本部分超越了线性假设，探索了处理非线性关系和高维数据的强大工具。 第四章：广义线性模型与指数族分布 本章将线性模型的适用范围扩展到更广泛的响应变量类型，如泊松回归（用于计数数据）和伽马回归（用于正偏态数据）。我们系统地阐述了指数族分布（Exponential Family Distributions）的统一框架，并解释了连接函数（Link Function）如何桥接线性预测器和期望响应。 第五章：支持向量机（SVM） SVM 是本书的重点之一。本章从大间隔分类器的直觉出发，推导了硬间隔 SVM 的优化问题。随后，引入松弛变量，构建软间隔 SVM，并推导出 KKT 条件。最关键的是，本章详细解释了核技巧（Kernel Trick）——如何利用核函数（如多项式核、RBF 核）在不显式映射到高维空间的情况下，计算高维特征空间中的内积，从而实现非线性分类。 第六章：判别分析与贝叶斯分类器 本章讨论了从概率角度出发的分类方法。我们首先对比了费希尔判别分析（Fisher's Discriminant Analysis）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA），后者基于对类别条件分布的假设。随后，我们详细探讨了朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，分析其在特征独立性假设下的优缺点，以及如何通过平滑技术（如 Laplace Smoothing）应对零频率问题。 第三部分：树模型、集成学习与神经网络基础 本部分转向现代数据挖掘中最具影响力的模型族：决策树及其集成方法，并引入了深度学习的基石。 第七章：决策树与回归树 本章解释了如何通过递归二分法（Recursive Partitioning）构建决策树。重点讲解了节点分裂准则，包括基尼不纯度（Gini Impurity）和信息增益（Information Gain）。我们深入探讨了树模型的过拟合问题，并详细阐述了剪枝（Pruning）技术，包括预剪枝和后剪枝，以平衡模型的复杂性和准确性。 第八章：集成学习：提升（Boosting）与随机森林（Bagging） 集成学习是提升模型性能的关键技术。本章首先详细分析了 Bagging（如随机森林 Random Forests）如何通过聚合独立模型的预测来降低方差。随后，我们将焦点转向 Boosting，特别是 AdaBoost（自适应提升）的迭代重加权机制，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）如何通过拟合残差（而不是原始响应）来构建更强大的模型序列。 第九章：前馈网络与反向传播 本章作为通往深度学习的引子，详细介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层。我们解释了激活函数（如 Sigmoid, ReLU）的作用，并对反向传播（Backpropagation）算法进行了严谨的数学推导，阐明其如何高效地计算损失函数相对于所有权重的梯度。 第四部分：模型评估、选择与高维数据处理 本部分关注于如何科学地评估模型性能，以及应对特征维度爆炸的挑战。 第十章：模型评估与选择的深入探讨 本章超越了简单的准确率，探讨了更精细的评估指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数以及 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和 AUC（Area Under the Curve）。我们还将讨论如何使用统计显著性检验来比较不同模型的优劣，以及在存在类别不平衡问题时如何调整模型策略。 第十一章：维度缩减技术 在处理高维数据时，维度缩减至关重要。本章详细介绍了主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的理论基础，包括如何利用特征值分解来找到数据方差最大的正交方向。我们还探讨了非线性降维方法，如流形学习（Manifold Learning）的基本思想，以及线性判别分析（LDA）作为一种监督降维方法的应用。 第十二章：生成模型与密度估计 本章探讨了如何对数据的底层分布进行建模。我们对比了参数化密度估计（如高斯混合模型 GMM）与非参数密度估计（如核密度估计 KDE）。此外，本章还简要介绍了变分推断（Variational Inference）的基本概念，为理解现代生成模型奠定了基础。 总结与展望 《统计学习的要素：数据、算法与洞察》力求提供一个全面且深入的知识体系。通过对每种方法的理论推导、算法实现细节以及在真实世界数据集上的表现分析，本书确保读者不仅掌握了当前数据科学工具箱中的主力工具，更理解了它们背后的统计学原理和模型假设。本书的最终目标是培养读者独立分析、选择和设计恰当统计学习模型以解决复杂实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在准备博士毕业论文的研究生，我发现这本书对我至关重要。我的研究方向涉及到高维数据分析和因果推断中的预测模型构建，而《The Elements of Statistical Learning》几乎覆盖了所有我需要的核心理论。书中的内容组织非常系统化，从基础的回归、分类，到集成学习、神经网络的早期形态，再到计算学习理论的探讨，它提供了一个全面的统计学习方法论蓝图。我特别喜欢它在讨论决策树和随机森林时所展现出的严谨性，它不仅描述了算法步骤，还深入探讨了信息增益、基尼系数等指标背后的统计意义及其在偏差-方差权衡中的作用。对于需要发表高水平期刊论文的学者而言，引用这本书中的理论作为基础支持，其说服力是毋庸置疑的。它不是一本教你如何使用`scikit-learn`库的书，而是一本教你如何理解和设计算法的书，这种思维层面的提升，是无价的。

评分☆☆☆☆☆

我第一次翻开这本书时，感觉就像是进入了一个由严谨逻辑和优雅数学构筑的迷宫。说实话，阅读体验并非那种轻松愉快的“快餐式”学习，它要求你必须带着笔和草稿纸去啃。它的叙述风格非常学术化，甚至带有一点“冷峻”的克制感，作者们似乎笃信，只有最精确的数学表达才能承载复杂的统计思想。书中对支持向量机（SVM）的核方法和统计学习理论（如VC维）的阐述，清晰而无懈可击，这与许多市面上只停留在应用层面的书籍形成了鲜明对比。我特别欣赏它在章节安排上的循序渐进，从线性模型逐步过渡到更复杂的非参数方法，这种结构使得读者能够构建起一个完整的知识框架。虽然对于初学者来说，某些章节可能需要反复阅读多次才能消化，但正是这种挑战性，保证了知识的沉淀和内化。它更像是一本工具书，你需要随时回来查阅，每一次重读都会有新的领悟，发现之前因为知识储备不足而忽略的细节。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，如果你是那种只想快速上手做一个预测模型，然后上线应用的人，这本书可能会让你感到气馁。它不是那种“五分钟学会机器学习”的入门读物。它的语言极其精炼，几乎没有冗余的修饰，每一个定理和推论都直击核心。我记得有一次我为一个复杂的判别分析问题感到困惑，翻阅到书中关于判别分析（DA）和贝叶斯分类器的对比章节时，作者们通过严谨的数学推导，清晰地展示了两者在特定假设下的联系与区别，这种“追根溯源”的解答方式，比任何在线教程都要令人信服。这本书的价值在于其权威性和完整性，它汇集了统计学习领域几十年来的精华，更像是一份官方的学术标准。它需要学习者投入大量的时间去消化吸收，但一旦掌握，你对数据世界的理解会上升到一个全新的维度，你会开始用更审慎、更具批判性的眼光去看待所有声称“SOTA”的新算法。

评分☆☆☆☆☆

这本《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》简直是统计学习领域的“圣经”！我从大学时代就开始接触这个领域，尝试过市面上各种教材和参考书，但说实话，真正能让我对机器学习背后的数学原理和统计学基础有一个透彻理解的，非它莫属。这本书的深度和广度令人敬佩，它不仅仅罗列了各种算法，更重要的是，它深入剖析了每种模型背后的理论推导和假设前提。比如，在讲解正则化方法时，作者们不仅展示了Lasso和Ridge回归的公式，还详细解释了它们是如何从统计推断的角度来控制模型复杂度和避免过拟合的，那种清晰的逻辑链条，让人豁然开朗。读这本书的过程就像攀登一座技术高峰，虽然初期可能会被那些高深的数学符号和复杂的证明吓到，但一旦坚持下来，收获的不仅仅是解决实际问题的能力，更是对数据科学这一学科的深刻洞察力。特别是对于那些希望从“调参工程师”晋升为“模型架构师”的人来说，这本书是必不可少的知识基石。它教会你如何思考，而不是简单地套用库函数。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容密度简直是“反人类友好”级别的，但这恰恰是它魅力所在。每一个公式、每一个图示都经过了深思熟虑的放置，它们共同构成了一个复杂的知识网络。对我个人而言，印象最深刻的是关于“Boosting”方法的讨论，从AdaBoost到梯度提升（Gradient Boosting Machine），作者们构建的理论框架，让我理解了为什么这些弱学习器的组合能够产生如此强大的预测能力，而不仅仅是知道“梯度下降”这一优化过程。这本书的难度，迫使我复习了高等概率论和线性代数中很多久违的知识点，从这个角度看，它还充当了一本优秀的数学复习资料。它不是一本可以被轻易“读完”的书，而是一本需要被“研读”和“参考”的工具书。它的价值随着你专业知识的增长而不断显现，越是深入这个领域，越能体会到其内容的深邃和不可替代性。