统计学习基础(第2版)(英文) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
作者简介
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.
目录信息
读后感
评论最下面的部分Version 1是我开始读这本书的时候写的东西，现在加上点基础部分。 对linear algebra, probability 要有非常强的直观认识，对这两个基础学的非常通透。Linear algebra 有几种常用的分解QR, eigendecomposition, SVD，搞清楚它们的作用和几何意义。Bayesian meth...
评分 评分http://www-stat.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ESLII_print3.pdf
评分上半部看得更仔细些，相对来说收获也更多。书的前半部对各种回归说得很多，曾经仅仅了解这些的回归方法的大概思路，但是从本书中更能了解它们的统计意义、本质，有种豁然开朗的感觉：） 只是总的来说还是磕磕巴巴的看了一遍，还得继续仔细研读才好。希望能有更深刻的领悟，目的...
用户评价
这本书是那种让你愿意反复研读的经典之作。它不仅仅是罗列各种算法，更重要的是深入剖析了这些算法背后的统计学原理和数学推导。我印象最深刻的是它在讲解集成学习时，对Bagging和Boosting的详细对比，以及它们在降低方差和偏差方面的不同作用。作者在解释每一个模型时，都非常注重其统计特性和潜在的假设。例如，在介绍线性模型时，它详细讨论了最小二乘法的推导，以及OLS估计的统计性质，如无偏性、有效性等。它还探讨了模型诊断的方法，如残差分析、共线性诊断等，这些都是在实际应用中不可或缺的。这本书的写作风格非常严谨，但同时又不失可读性，作者善于用清晰的语言和数学工具来阐释复杂的概念。当然，这本书需要投入大量的时间和精力，并且需要一定的数学基础。但如果你能够坚持下来，这本书绝对会让你在统计学习领域有质的飞跃，让你能够更深刻地理解和运用各种统计模型，并能够根据实际问题做出更明智的选择。
评分这本书的广度和深度都令人惊叹。它几乎涵盖了统计学习领域所有经典且重要的模型和概念，而且在每一个主题上都进行了深入的探讨。从最基础的监督学习，到非监督学习，再到更高级的降维、分类和回归技术，这本书都给了详尽的讲解。我印象特别深刻的是它对支持向量机（SVM）的阐述，不仅仅是介绍了线性SVM，还详细讲解了核技巧是如何将数据映射到高维空间，从而实现非线性可分的，并且对不同的核函数（如多项式核、径向基核）的特性和适用场景进行了对比分析。此外，书中对于模型评估的讨论也相当到位，包括交叉验证的各种形式（K折交叉验证、留一法交叉验证），以及各种评价指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）的含义和适用范围。我特别欣赏作者在解释模型时，常常会引用一些实际的例子，这使得抽象的理论不再枯燥，而是有了鲜活的生命力。当然，这本书需要读者投入大量的精力去钻研，特别是那些包含大量数学推导的章节。但一旦你克服了初期的困难，你会发现书中蕴含的知识是如此丰富且实用，它为你在实际数据分析和机器学习项目中提供了坚实的理论基础和指导。
评分这本书的阅读体验非常有深度，它不是那种可以快速扫过一遍就能“懂”的书。每一页都充满了作者对统计学习的深刻见解和严谨的数学论证。我尤其欣赏它在介绍模型时，不仅仅是给出公式和算法步骤，而是深入分析了模型的统计性质、假设条件以及潜在的局限性。比如，在讲解线性回归时，它详细讨论了最小二乘法的推导，以及OLS估计的统计性质，如无偏性、有效性等。它还探讨了模型诊断的各种方法，如残差分析、共线性诊断等，这些都是在实际应用中不可或缺的。这本书的写作风格非常学术化，但并不晦涩难懂，作者努力地将复杂的概念用清晰的语言表达出来。我常常会反复阅读某几个章节，每次都能有新的体会。它像是一本百科全书，涵盖了统计学习的方方面面，而且在每一个领域都做了深入的挖掘。对于想要系统性地学习统计学习，并深入理解其理论根基的读者来说，这本书无疑是极佳的选择。它需要耐心和毅力，但最终的回报是巨大的，它能让你在面对复杂的统计问题时，拥有更强的分析能力和判断力。
评分这本书对我来说，更像是一份思想的启蒙，而非技能的传授。它迫使我去思考，为什么这些模型能够工作，它们背后的统计原理是什么，以及在什么条件下它们是最有效的。我尤其喜欢书中关于偏差-方差权衡的论述，它不仅仅是简单的理论，而是通过数学推导和直观的解释，让你深刻理解模型复杂度与泛化能力之间的关系。例如，在讲解Boosting算法时，它不仅仅介绍了AdaBoost和GBDT的实现方式，还深入分析了它们如何通过迭代地组合弱学习器，逐步降低模型的偏差，从而获得更好的预测性能。这本书的写作风格非常扎实，每一章都围绕着一个核心主题展开，并且进行了深入的阐释。作者的数学功底深厚，能够将复杂的概念用严谨的数学语言表达出来，但同时又会辅以直观的解释，让读者更容易理解。这本书的学习曲线确实比较陡峭，需要读者具备扎实的数学基础，并且愿意花费大量的时间去思考和钻研。但如果你能够坚持下来，这本书绝对会让你在统计学习领域有质的飞跃，让你能够更深刻地理解和运用各种统计模型。
评分这本书对我来说，更像是一本精心打磨的理论宝典，而非一本操作手册。它并没有像某些教材那样，提供大量现成的代码示例，并一步步教你如何调用。相反，它将重点放在了“为什么”以及“如何从根本上理解”这些模型。每一章都像是在构建一个复杂的理论大厦，从最基础的假设开始，层层递进，最终抵达模型的精髓。比如，在讲解Boosting算法时，它不仅仅介绍了AdaBoost或GBDT的流程，更是深入探讨了它们如何通过迭代地优化损失函数，并给予弱学习器不同的权重，从而构建出强大的集成模型。作者对于偏差-方差权衡的阐述也极其精辟，它不仅仅是告诉你过拟合和欠拟合的概念，而是通过数学公式和直观的解释，让你理解模型复杂度如何影响偏差和方差，以及如何通过正则化、交叉验证等手段来平衡它们。我常常在阅读过程中停下来，反复思考作者提出的每一个论断，并尝试在脑海中构建出相应的数学场景。这本书要求读者具备一定的抽象思维能力，以及将数学语言转化为实际模型行为的能力。如果你是那种喜欢刨根问底，希望真正理解背后原理的读者，那么这本书绝对是你的不二之选。它赋予了我一种“信手拈来”的自信，因为我知道，即便面对从未见过的模型，我也能凭借书中的理论基础，迅速抓住其核心思想。
评分坦白说，这本书一开始对我的挑战是巨大的。它并没有像很多速成教程那样，用简单的例子和步骤来引导你。相反，它从最根本的统计学原理出发，层层递进地构建起整个统计学习的理论框架。我印象深刻的是它在讲解模型正则化时，不仅仅提到了L1和L2正则化，还深入分析了它们对模型参数的收缩作用，以及如何通过正则化来降低模型的方差，防止过拟合。书中对于模型选择和评估的章节也极其详尽，讨论了各种交叉验证技术和评价指标的优缺点，以及如何在不同的场景下选择合适的评估方法。作者的严谨性体现在对每一个数学推导都一丝不苟，并且解释了这些推导的意义。读这本书需要投入大量的时间和精力，并且具备一定的数学基础。但如果你愿意付出这份努力，你会发现这本书能够极大地提升你对统计学习的理解深度。它让你不再是简单地应用算法，而是能够理解算法背后的逻辑，并根据实际情况做出更优化的选择。这本书就像是在为你打下坚实的理论基础，让你在未来的学习和实践中受益无穷。
评分这是一本真正意义上的“圣经”，我花了很长的时间才消化这本书。它并非那种可以快速翻阅，然后声称自己“掌握”了统计学习的读物。相反，每一次的阅读都像是在探索一片新大陆，总能发现新的视角和更深层次的理解。书中对每一个模型，从线性回归到支持向量机，再到树模型和集成方法，都进行了极其详尽的数学推导和理论阐释。作者的逻辑清晰，论证严谨，即使是那些我自认为已经很熟悉的模型，在通过这本书的梳理后，其内在的联系和优劣也变得更加明朗。例如，它不仅仅是告诉你如何使用岭回归，更深入地解释了L2正则化是如何通过约束模型的范数来防止过拟合的，以及它与贝叶斯方法之间的联系。书中还花了大量的篇幅讨论了模型的选择、评估和部署，这些都是在实际应用中至关重要的环节。我尤其喜欢它在介绍核方法时，那种从几何角度出发的解释，让复杂的非线性模型变得直观易懂。当然，这本书的学习曲线是陡峭的，需要扎实的数学基础，尤其是线性代数和概率论。但如果你愿意投入时间和精力，这本书绝对会让你在统计学习领域达到一个全新的高度，其带来的回报是巨大的。它不是一本让你“学会”多少算法的书，而是一本让你“理解”统计学习本质的书，这种理解是长久且宝贵的。
评分这是一本让我重新认识统计学习的书。在我之前看来，机器学习不过是一堆算法的堆砌，但读完这本书，我才明白，它背后蕴含着深厚的统计学思想。作者非常注重概念的清晰和逻辑的连贯，将那些看似庞杂的算法，如决策树、随机森林、梯度提升等，都梳理得井井有条。我特别喜欢书中对模型解释性的强调，以及对算法泛化能力的深入探讨。比如，在讲解决策树的剪枝策略时，它详细说明了预剪枝和后剪枝的原理，以及它们如何平衡模型的拟合度和泛化能力。这本书并不回避复杂的数学公式，但作者总是能用相对直观的方式来解释这些公式的含义，并将其与具体的算法联系起来。它鼓励读者去思考“为什么”某个算法有效，以及在什么情况下更适合使用。这本书的价值在于，它不仅仅教会了你如何使用工具，更重要的是让你理解了工具背后的原理，从而能够灵活地运用这些工具去解决各种实际问题。当然，这本书需要投入大量的时间和精力，但如果你真的想在统计学习领域有所建树，这本书绝对是绕不开的一本经典。
评分这本书给我的感觉是，它不只是在教你“怎么做”，更是在教你“为什么这么做”以及“这么做可能带来什么后果”。它非常注重理论的严谨性，通过数学推导来证明各种算法的有效性和局限性。例如，在介绍降维技术时，它不仅仅列举了PCA和LDA，还详细解释了它们在数学上的原理，PCA是如何通过最大化方差来找到主成分，而LDA是如何通过最大化类间散度并最小化类内散度来找到最优投影方向。这本书的论述逻辑性非常强，每一章都承接上一章，形成一个有机的整体。我尤其喜欢它在讨论偏差-方差权衡时，那种从统计学角度出发的分析，让你深刻理解模型的泛化能力是如何受到模型复杂度、训练数据量等因素的影响。读这本书就像是在和一位非常有智慧的导师对话，他不仅告诉你答案，更会引导你去思考问题的本质。当然，这本书的阅读门槛不低，需要一定的数学功底。但是，如果你能够坚持下来，你对统计学习的理解将会达到一个全新的层次，能够更深刻地理解各种算法的内在机制，从而在实际应用中做出更明智的选择。
评分这本书的阅读过程，对我而言是一次严谨的数学思维训练。作者并没有回避复杂的数学公式和推导，反而将它们作为理解模型核心思想的关键。比如，在讲解支持向量机（SVM）时，它详细推导了二次规划问题，以及如何通过拉格朗日乘子法来求解。同时，它还深入分析了核函数的概念，以及如何通过核技巧来处理非线性可分的数据。这本书的逻辑结构非常清晰，每一章都承接上一章，逐步深入到统计学习的各个方面。我特别喜欢它在模型评估和选择部分的内容，它详细介绍了各种交叉验证技术，以及诸如AIC、BIC等信息准则，并讨论了它们在模型选择中的作用。读这本书需要付出大量的精力和时间，并且具备一定的数学基础。但是，一旦你能够消化其中的内容，你将获得对统计学习更深层次的理解，能够更自信地面对各种数据分析和建模挑战。这本书不仅仅是告诉你“做什么”，更是让你明白“为什么这么做”，这种理解是你在未来实践中弥足珍贵的财富。
评分内容多了一些前沿比较好用的东西，但是感觉印刷和装帧质量不如第一版了。可能是新的印刷厂的原因。
评分好书就得品着读
评分其实这本书有个姐妹篇，叫 An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R ，是Hastie 和Tibshirani 和另外两个作者合写的，更加适合入门，是非常经典的教材。
评分楼下有几位兄台对“基础”的要求未免太苛刻了，这是面向研究生的书籍，应该用评价GTM的标准来衡量它啊。 而且本书的门槛是本科那些知识学扎实就可以读了，做学问来说这难道还不够基础么？
评分书名翻译有误。应该译为《统计学习精要》比较好，数学基础不好的可以对照着《统计学习导论》学习，从事机器学习理论研究的应该要看看《统计学习理论》这本著作。总的来说，如果时间充裕的话，还是必须要高屋建瓴，看一些深刻的书籍的。只有打好严谨扎实的基础，才能跟上机器学习领域的发展呐==
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