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統(tǒng)計學習基礎:數(shù)據(jù)挖掘、推理與預測介紹了這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統(tǒng)計學方法，但強調(diào)的是概念，而不是數(shù)學。許多例子附以彩圖。《統(tǒng)計學習基礎:數(shù)據(jù)挖掘、推理與預測》內(nèi)容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得最全面的。計算和信息技術(shù)的飛速發(fā)展帶來了醫(yī)學、生物學、財經(jīng)和營銷等諸多領域的海量數(shù)據(jù)。理解這些數(shù)據(jù)是一種挑戰(zhàn)，這導致了統(tǒng)計學領域新工具的發(fā)展，并延伸到諸如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術(shù)語來表達。【內(nèi)容推薦】《統(tǒng)計學習基礎:數(shù)據(jù)挖掘、推理與預測》試圖將學習領域中許多重要的新思想?yún)R集在一起，并且在統(tǒng)計學的框架下解釋它們。隨著計算機和信息時代的到來，統(tǒng)計問題的規(guī)模和復雜性都有了急劇增加。數(shù)據(jù)存儲、組織和檢索領域的挑戰(zhàn)導致一個新領域“數(shù)據(jù)挖掘”的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘是一個多學科交叉領域，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機器學習、統(tǒng)計學、神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別、知識庫、信息提取、高性能計算等諸多領域，并在工業(yè)、商務、財經(jīng)、通信、醫(yī)療衛(wèi)生、生物工程、科學等眾多行業(yè)得到了廣泛的應用。【作者簡介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大學統(tǒng)計學教授，并在這個領域做出了杰出的貢獻。Hastie和Tibshirani提出了廣義和加法模型，并出版專著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究領域為：非參數(shù)回歸和分類、統(tǒng)計計算以及生物信息學、醫(yī)學和工業(yè)的特殊數(shù)據(jù)挖掘問題。他提出主曲線和主曲面的概念，并用S-PLUS編寫了大量統(tǒng)計建模軟件。Tibshirani的主要研究領域為：應用統(tǒng)計學、生物統(tǒng)計學和機器學習。他提出了套索的概念，還是“An Introduction to the Bootstrap”一書的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影尋蹤等數(shù)據(jù)挖掘工具的發(fā)明人之一。他不僅是位統(tǒng)計學家，而且是物理學家和計算機科學家，先后在物理學、計算機科學和統(tǒng)計學的一流雜志上表發(fā)論文80余篇。
