统计学习要素（第2版） : 机器

三位统计学家高屋建瓴，面向非统计专业的读者介绍重要的统计学概念，而非纯数学理论

借助于一个通用概念框架，描述多个学科的重要思想，比如医学、生物学、金融学和营销

《统计学习要素》（第2版）包含人工智能中用到的许多代表性主题，比如图模型、随机森林、集成方法、Lasso最小角度回归和路径算法、非负矩阵分解和频谱聚类。此外，还用一章篇幅来介绍“宽”数据（p大于n）的方法，包括多次测试和误检率。

对统计领域、人工智能领域及相关科学或行业领域内的读者而言，本书是一个难得的宝库，涉及面很广，从监督学习（预测）到无监督学习，具体主题包括神经网络、支持向量机、分类树和Boosting（率先对该主题进行综合论述）。与此同时，书中还包含丰富的示例和大量彩色的图表。

作者简介

斯坦福大学统计学教授。三人是该领域的杰出研究人员。哈斯蒂在新泽西州的AT＆T贝尔实验室以技术人员身份工作9年之后，于1994年8月加入斯坦福大学任教。哈斯蒂用S-PLUS写了许多统计建模软件，并发明了主要曲线和曲面。他和提布施拉尼共同开发了广义加性模型并写了这一主题的热门书。提布施拉尼提出了Lasso，参与创作了《Bootstrap概论》，这本书取得了相当大的成功。弗雷曼是许多数据挖掘工具的共同发明人，包括CART、MARS、投影追踪和梯度Boosting。

译者简介

张军平

复旦大学计算机科学技术学院教授，博导，主要研究方向是人工智能、机器学习、生物认证和智能交通。曾经主持多个国家级项目。他是人工智能著名期刊 IEEE Intelligent Systems 编委，担任《软件学报》和《自动化学报》等国内权威期刊责任编辑。他是中国自动化学会...

作者简介

斯坦福大学统计学教授。三人是该领域的杰出研究人员。哈斯蒂在新泽西州的AT＆T贝尔实验室以技术人员身份工作9年之后，于1994年8月加入斯坦福大学任教。哈斯蒂用S-PLUS写了许多统计建模软件，并发明了主要曲线和曲面。他和提布施拉尼共同开发了广义加性模型并写了这一主题的热门书。提布施拉尼提出了Lasso，参与创作了《Bootstrap概论》，这本书取得了相当大的成功。弗雷曼是许多数据挖掘工具的共同发明人，包括CART、MARS、投影追踪和梯度Boosting。

译者简介

张军平

复旦大学计算机科学技术学院教授，博导，主要研究方向是人工智能、机器学习、生物认证和智能交通。曾经主持多个国家级项目。他是人工智能著名期刊 IEEE Intelligent Systems 编委，担任《软件学报》和《自动化学报》等国内权威期刊责任编辑。他是中国自动化学会混合智能专业委员会副主任。他在人工智能及相关专业领域发表了100余篇论文，包括 IEEE TPAMI，TNNLS，ToC，TAC和TITS等期刊以及ICML, AAAI和 ECCV等国际会议上。他的人工智能科普畅销书《爱犯错的智能体》荣获了2019年中国自动化学会科普奖。2020年中国科普作家协会第六届优秀作品奖（中国科普创作领域最高奖）金奖以及2020年第十届吴文俊人工智能科技进步奖（科普项目）。