An Introduction to Statistical Learning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Gareth James

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:2013-8-12

价格:USD 79.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781461471370

丛书系列:Springer Texts in Statistics

图书标签:

机器学习
统计学习
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数据分析
Statistics
统计学
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机器学习
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回归分析
分类算法
模型评估
R语言
数据分析
概率统计
监督学习

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具体描述

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.

探索未知的世界：一本关于数据驱动决策的引路书我们生活在一个信息爆炸的时代，数据无处不在，从我们日常的社交媒体互动到复杂的科学研究，数据扮演着越来越重要的角色。然而，海量的数据本身并不能直接告诉我们真相。理解这些数据背后的模式、趋势和关联，并利用这些洞察力做出更明智的决策，才是关键所在。本书正是为渴望驾驭这股数据洪流的探索者们而设计，它将引导你踏上一段令人兴奋的旅程，揭示数据如何帮助我们理解世界、解决问题，并塑造未来。这本书并非枯燥的理论堆砌，而是一本充满实践智慧的指南。它将带领你深入理解如何从看似混乱的数据中提取有价值的信息，如何构建模型来预测未来的事件，以及如何评估这些模型是否真正可靠。我们将从最基础的概念入手，逐步建立起对数据分析核心思想的理解，让你能够清晰地认识到，统计学习是如何成为现代科学、商业和社会各个领域不可或缺的工具。想象一下，你是一位市场研究员，想要了解消费者对新产品的反应。你收集了成千上万份调查问卷，其中包含了年龄、性别、收入、购买习惯等多种信息。仅仅浏览这些数据是无法得出有意义结论的。但是，通过掌握一些基础的统计学习方法，你可以识别出哪些因素最能影响消费者的购买意愿，可以预测哪些人群是最有可能购买你的产品的，甚至可以量身定制营销策略，提高产品的成功率。又或者，你是一名医生，正在研究一种新的治疗方法的效果。你需要分析大量的病患数据，包括他们的病史、治疗方案以及治疗后的恢复情况。通过运用统计学习技术，你可以评估这种新疗法的有效性，找出哪些患者最有可能从治疗中受益，哪些患者可能需要调整治疗方案，从而为每位患者提供更个性化、更有效的医疗服务。本书将聚焦于那些能够实际应用于解决现实世界问题的统计学习技术。我们将探讨如何通过数据来识别模式，例如，在海量金融交易数据中发现异常交易行为，从而防范欺诈；在医学影像数据中识别早期癌症迹象，提高诊断的准确性；在社交网络数据中发现信息传播的规律，从而优化信息传播的效率。你还将学习如何利用数据来预测未来。这包括预测股票市场的波动，预报天气变化，或者估计产品未来的销量。这些预测能力不仅能帮助我们规避风险，还能让我们更有效地规划资源，抓住机遇。然而，掌握数据分析技能并非一蹴而就。理解不同方法的适用场景，学会如何选择最合适的工具来解决特定的问题，以及如何解释模型的输出结果，都是至关重要的。本书将为你提供这些宝贵的知识。我们将详细介绍各种常见的统计学习方法，并用清晰易懂的语言解释它们背后的原理。你会了解到，不同的问题需要不同的方法，例如，当你想根据过去的数据预测一个连续的数值时（比如房价），你会使用一种叫做“回归”的方法；而当你想要将数据分到不同的类别时（比如将邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”），你会采用“分类”的方法。此外，本书还强调了模型评估的重要性。我们不仅要构建模型，更要学会如何判断这个模型是否真的好用，是否能够泛化到新的、未见过的数据上。我们会介绍各种评估指标和交叉验证等技术，帮助你建立起对模型性能的可靠判断。这本书的目标是让你不仅能够理解统计学习的理论，更能灵活地运用它来解决实际问题。你将学会如何将这些工具应用于你感兴趣的任何领域，无论你是学生、研究人员、工程师还是商业决策者。通过本书的学习，你将获得一种强大的思维方式，让你能够以数据为驱动，做出更清晰、更明智的决策，从而在这个日益复杂的世界中脱颖而出。准备好开始你的数据探索之旅了吗？这本书将是你最可靠的伙伴，带你一步步揭开数据背后的奥秘。

作者简介

Gareth James is a professor of data sciences and operations at the University of Southern California. He has published an extensive body of methodological work in the domain of statistical learning with particular emphasis on high-dimensional and functional data. The conceptual framework for this book grew out of his MBA elective courses in this area.

Daniela Witten is an associate professor of statistics and biostatistics at the University of Washington. Her research focuses largely on statistical machine learning in the high-dimensional setting, with an emphasis on unsupervised learning.

Trevor Hastie and Robert Tibshirani are professors of statistics at Stanford University, and are co-authors of the successful textbook Elements of Statistical Learning. 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.

目录信息

Preface vii
1 Introduction 1
2 Statistical Learning 15
2.1 What Is Statistical Learning? . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.1 Why Estimate f? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1.2 How Do We Estimate f? . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.1.3 The Trade-Off Between Prediction Accuracy
and Model Interpretability . . . . . . . . . . . . . . 24
2.1.4 Supervised Versus Unsupervised Learning . . . . . . 26
2.1.5 Regression Versus Classification Problems . . . . . . 28
2.2 Assessing Model Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.1 Measuring the Quality of Fit . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.2 The Bias-Variance Trade-Off . . . . . . . . . . . . . 33
2.2.3 The Classification Setting . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.3 Lab: Introduction to R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.1 Basic Commands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.3.2 Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.3.3 Indexing Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.3.4 Loading Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.3.5 Additional Graphical and Numerical Summaries . . 49
2.4 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3 Linear Regression 59
3.1 Simple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.1.1 Estimating the Coefficients . . . . . . . . . . . . . . 61
3.1.2 Assessing the Accuracy of the Coefficient
Estimates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.1.3 Assessing the Accuracy of the Model . . . . . . . . . 68
3.2 Multiple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.2.1 Estimating the Regression Coefficients . . . . . . . . 72
3.2.2 Some Important Questions . . . . . . . . . . . . . . 75
3.3 Other Considerations in the Regression Model . . . . . . . . 82
3.3.1 Qualitative Predictors . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.3.2 Extensions of the Linear Model . . . . . . . . . . . . 86
3.3.3 Potential Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.4 The Marketing Plan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
3.5 Comparison of Linear Regression with K-Nearest
Neighbors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
3.6 Lab: Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
3.6.1 Libraries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
3.6.2 Simple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . 110
3.6.3 Multiple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . 113
3.6.4 Interaction Terms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
3.6.5 Non-linear Transformations of the Predictors . . . . 115
3.6.6 Qualitative Predictors . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
3.6.7 Writing Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
3.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
4 Classification 127
4.1 An Overview of Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
4.2 Why Not Linear Regression? . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
4.3 Logistic Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
4.3.1 The Logistic Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
4.3.2 Estimating the Regression Coefficients . . . . . . . . 133
4.3.3 Making Predictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
4.3.4 Multiple Logistic Regression . . . . . . . . . . . . . . 135
4.3.5 Logistic Regression for >2 Response Classes . . . . . 137
4.4 Linear Discriminant Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
4.4.1 Using Bayes’ Theorem for Classification . . . . . . . 138
4.4.2 Linear Discriminant Analysis for p = 1 . . . . . . . . 139
4.4.3 Linear Discriminant Analysis for p >1 . . . . . . . . 142
4.4.4 Quadratic Discriminant Analysis . . . . . . . . . . . 149
4.5 A Comparison of Classification Methods . . . . . . . . . . . 151
4.6 Lab: Logistic Regression, LDA, QDA, and KNN . . . . . . 154
4.6.1 The Stock Market Data . . . . . . . . . . . . . . . . 154
4.6.2 Logistic Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
4.6.3 Linear Discriminant Analysis . . . . . . . . . . . . . 161
4.6.4 Quadratic Discriminant Analysis . . . . . . . . . . . 163
4.6.5 K-Nearest Neighbors . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
4.6.6 An Application to Caravan Insurance Data . . . . . 165
4.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
5 Resampling Methods 175
5.1 Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
5.1.1 The Validation Set Approach . . . . . . . . . . . . . 176
5.1.2 Leave-One-Out Cross-Validation . . . . . . . . . . . 178
5.1.3 k-Fold Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . 181
5.1.4 Bias-Variance Trade-Off for k-Fold
Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
5.1.5 Cross-Validation on Classification Problems . . . . . 184
5.2 The Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
5.3 Lab: Cross-Validation and the Bootstrap . . . . . . . . . . . 190
5.3.1 The Validation Set Approach . . . . . . . . . . . . . 191
5.3.2 Leave-One-Out Cross-Validation . . . . . . . . . . . 192
5.3.3 k-Fold Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . 193
5.3.4 The Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
5.4 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
6 Linear Model Selection and Regularization 203
6.1 Subset Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
6.1.1 Best Subset Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
6.1.2 Stepwise Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
6.1.3 Choosing the Optimal Model . . . . . . . . . . . . . 210
6.2 Shrinkage Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
6.2.1 Ridge Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215
6.2.2 The Lasso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
6.2.3 Selecting the Tuning Parameter . . . . . . . . . . . . 227
6.3 Dimension Reduction Methods . . . . . . . . . . . . . . . . 228
6.3.1 Principal Components Regression . . . . . . . . . . . 230
6.3.2 Partial Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
6.4 Considerations in High Dimensions . . . . . . . . . . . . . . 238
6.4.1 High-Dimensional Data . . . . . . . . . . . . . . . . 238
6.4.2 What Goes Wrong in High Dimensions? . . . . . . . 239
6.4.3 Regression in High Dimensions . . . . . . . . . . . . 241
6.4.4 Interpreting Results in High Dimensions . . . . . . . 243
6.5 Lab 1: Subset Selection Methods . . . . . . . . . . . . . . . 244
6.5.1 Best Subset Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
6.5.2 Forward and Backward Stepwise Selection . . . . . . 247
6.5.3 Choosing Among Models Using the Validation
Set Approach and Cross-Validation . . . . . . . . . . 248
6.6 Lab 2: Ridge Regression and the Lasso . . . . . . . . . . . . 251
6.6.1 Ridge Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
6.6.2 The Lasso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
6.7 Lab 3: PCR and PLS Regression . . . . . . . . . . . . . . . 256
6.7.1 Principal Components Regression . . . . . . . . . . . 256
6.7.2 Partial Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . 258
6.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
7 Moving Beyond Linearity 265
7.1 Polynomial Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
7.2 Step Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
7.3 Basis Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
7.4 Regression Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
7.4.1 Piecewise Polynomials . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
7.4.2 Constraints and Splines . . . . . . . . . . . . . . . . 271
7.4.3 The Spline Basis Representation . . . . . . . . . . . 273
7.4.4 Choosing the Number and Locations
of the Knots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
7.4.5 Comparison to Polynomial Regression . . . . . . . . 276
7.5 Smoothing Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
7.5.1 An Overview of Smoothing Splines . . . . . . . . . . 277
7.5.2 Choosing the Smoothing Parameter λ . . . . . . . . 278
7.6 Local Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280
7.7 Generalized Additive Models . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
7.7.1 GAMs for Regression Problems . . . . . . . . . . . . 283
7.7.2 GAMs for Classification Problems . . . . . . . . . . 286
7.8 Lab: Non-linear Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
7.8.1 Polynomial Regression and Step Functions . . . . . 288
7.8.2 Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293
7.8.3 GAMs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294
7.9 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
8 Tree-Based Methods 303
8.1 The Basics of Decision Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . 303
8.1.1 Regression Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304
8.1.2 Classification Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311
8.1.3 Trees Versus Linear Models . . . . . . . . . . . . . . 314
8.1.4 Advantages and Disadvantages of Trees . . . . . . . 315
8.2 Bagging, Random Forests, Boosting . . . . . . . . . . . . . 316
8.2.1 Bagging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316
8.2.2 Random Forests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319
8.2.3 Boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321
8.3 Lab: Decision Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323
8.3.1 Fitting Classification Trees . . . . . . . . . . . . . . 323
8.3.2 Fitting Regression Trees . . . . . . . . . . . . . . . . 327
8.3.3 Bagging and Random Forests . . . . . . . . . . . . . 328
8.3.4 Boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330
8.4 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332
9 Support Vector Machines 337
9.1 Maximal Margin Classifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338
9.1.1 What Is a Hyperplane? . . . . . . . . . . . . . . . . 338
9.1.2 Classification Using a Separating Hyperplane . . . . 339
9.1.3 The Maximal Margin Classifier . . . . . . . . . . . . 341
9.1.4 Construction of the Maximal Margin Classifier . . . 342
9.1.5 The Non-separable Case . . . . . . . . . . . . . . . . 343
9.2 Support Vector Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344
9.2.1 Overview of the Support Vector Classifier . . . . . . 344
9.2.2 Details of the Support Vector Classifier . . . . . . . 345
9.3 Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349
9.3.1 Classification with Non-linear Decision
Boundaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349
9.3.2 The Support Vector Machine . . . . . . . . . . . . . 350
9.3.3 An Application to the Heart Disease Data . . . . . . 354
9.4 SVMs with More than Two Classes . . . . . . . . . . . . . . 355
9.4.1 One-Versus-One Classification . . . . . . . . . . . . . 355
9.4.2 One-Versus-All Classification . . . . . . . . . . . . . 356
9.5 Relationship to Logistic Regression . . . . . . . . . . . . . . 356
9.6 Lab: Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . 359
9.6.1 Support Vector Classifier . . . . . . . . . . . . . . . 359
9.6.2 Support Vector Machine . . . . . . . . . . . . . . . . 363
9.6.3 ROC Curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365
9.6.4 SVM with Multiple Classes . . . . . . . . . . . . . . 366
9.6.5 Application to Gene Expression Data . . . . . . . . 366
9.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
10 Unsupervised Learning 373
10.1 The Challenge of Unsupervised Learning . . . . . . . . . . . 373
10.2 Principal Components Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . 374
10.2.1 What Are Principal Components? . . . . . . . . . . 375
10.2.2 Another Interpretation of Principal Components . . 379
10.2.3 More on PCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380
10.2.4 Other Uses for Principal Components . . . . . . . . 385
10.3 Clustering Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385
10.3.1 K-Means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386
10.3.2 Hierarchical Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . 390
10.3.3 Practical Issues in Clustering . . . . . . . . . . . . . 399
10.4 Lab 1: Principal Components Analysis . . . . . . . . . . . . 401
10.5 Lab 2: Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404
10.5.1 K-Means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404
10.5.2 Hierarchical Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . 406
10.6 Lab 3: NCI60 Data Example . . . . . . . . . . . . . . . . . 407
10.6.1 PCA on the NCI60 Data . . . . . . . . . . . . . . . 408
10.6.2 Clustering the Observations of the NCI60 Data . . . 410
10.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413
Index 419
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

1，统计学习的入门书，通俗易懂，号称是ESL的入门版，全书没有太多数学推导，适合学工程的人不适合学统计的人读。2，监督学习占了大部分篇幅，我觉得这本书最好的部分就是模型的讨论都围绕variance和bias的trade-off展开，还有就是对模型的整体性能，以及参数的经验取值都给出...

评分☆☆☆☆☆

业界良心，为学渣精心打造……深入浅出，甚至连矩阵怎么算怕你不会都告诉你，而且尽量避免使用矩阵之类的纯数学的表达，比较适合只学习应用的同学，不用关心太多内在证明。例子给的也很足，非常实际。R的例子讲的也很实用。总之非常适合自学。

评分☆☆☆☆☆

很适合入门，几乎没有什么数学，英文读起来也很简单，一些词汇不懂可以对照中文版。中文版叫：统计学习导论：基于 R 应用。适合刚刚接触机器学习的同学阅读。和适合我这种菜鸟阅读学习，下载了 N 本机器学习的书了，这本是唯一能读的下去的。初学主要是先了解概念，对机器学习...

评分☆☆☆☆☆

这本书读起来不费劲，弱化了数学推导过程，注重思维的直观理解和启发。读起来很畅快，个人感觉第三章线性回归写的很好，即使是很简单的线性模型，作者提出的几个问题和细细的解释这些问题对人很有启发性，逻辑梳理得很好，也易懂。(不过有点可惜的是翻译版本确实不是太好，有些...

评分☆☆☆☆☆

http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ ==========================================================================================================================================================

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我充满期待，它承诺要为我打开统计学习的大门，这正是我一直以来渴望的。我一直对数据背后的规律和模式感到着迷，也深知在当今这个数据驱动的世界里，理解统计学习的原理和应用是多么重要。然而，过往的接触往往让我望而却步，那些复杂的数学公式和晦涩的概念，总让我觉得与我这个普通的读者之间隔着一道难以逾越的鸿沟。我希望这本书能够用一种清晰易懂的方式，循序渐进地引导我，让我能够真正理解统计学习的核心思想，而不是仅仅停留在表面。我期待书中能有大量的图表和实例，帮助我可视化那些抽象的概念，将理论与实践紧密联系起来。我希望它能教会我如何选择合适的模型，如何评估模型的性能，以及如何利用这些模型解决实际问题。尤其是在机器学习日益普及的今天，我希望这本书能为我打下坚实的理论基础，让我能够更自信地去探索更高级的主题。读完这本书，我希望能对诸如回归、分类、聚类等基本统计学习方法有深入的理解，并且能够初步运用这些方法进行数据分析。我相信，一旦我掌握了这些基础知识，我将能够更轻松地学习更先进的技术，并在我的学习和工作中发挥更大的作用。这本书对我来说，不仅仅是一本教材，更是一次启蒙，一次能力的提升，一次通往数据科学世界的敲门砖。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《An Introduction to Statistical Learning》让我联想到了一次探险的邀请。我一直认为，数据是这个时代的宝藏，而统计学习则是挖掘这些宝藏的强大工具。然而，对于我这样背景相对普通的读者来说，如何踏上这场宝藏的挖掘之旅，一直是个难题。市面上关于统计学习的书籍，要么过于理论化，充满了复杂的数学证明，让人望而生畏；要么过于偏重实践，缺乏必要的理论支撑，让人知其然不知其所以然。因此，我非常渴望这本书能成为一座坚实的桥梁，连接起理论与实践的鸿沟。我期待它能从最基础的概念讲起，比如什么是统计学习，它有哪些主要的类别，它们各自的适用场景等等。然后，逐步深入到各种经典的统计学习算法，如线性模型、树模型、支持向量机、集成方法等等。在介绍每种算法时，我希望它能清晰地阐述算法的原理、假设、优缺点，以及它在实际应用中的表现。更重要的是，我期待书中能有大量的实际案例，最好是跨越不同领域，比如医学、金融、市场营销等，这样我才能看到统计学习是如何解决真实世界的问题的。如果书中还能提供一些关于模型评估、模型选择、以及如何处理过拟合和欠拟合的指导，那将是锦上添花。总之，我希望这本书能成为我进入统计学习世界的可靠向导，让我能够理解并开始运用这些强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

拿到《An Introduction to Statistical Learning》这本书，我脑海中浮现的是一幅关于数据洞察的蓝图。我一直觉得，数据本身就像是一本未被完全解读的密码本，而统计学习，就是破解这些密码，发现其中隐藏信息的关键钥匙。然而，对于我这样一个对统计学并非专业背景的读者来说，如何掌握这把钥匙，一直是困扰我的难题。我曾经尝试阅读过一些较为专业的统计学教材，但往往因为其严谨的数学推导和晦涩的术语而感到力不从心，最终只能浅尝辄止。所以我对这本书的期望，便是它能够提供一种更具“可读性”的统计学习入门方式。我希望它能避免过多的理论轰炸，而是通过大量精心设计的案例，来逐步引导我理解统计学习的各种方法。例如，在讲解一个模型时，我期望书中能先呈现一个具体的应用场景，比如预测客户流失，或者识别欺诈交易，然后再水到渠成地介绍与之相关的统计学习模型，以及如何运用该模型来解决这个问题。我希望书中不仅能教会我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”。比如，在介绍某种算法时，它会解释这种算法的优势和劣势，以及它在特定情况下为什么比其他算法更合适。此外，我非常期待书中能有关于模型评估的详细论述，比如如何衡量一个模型的预测准确性，如何避免模型出现过拟合或者欠拟合等问题。我相信，如果这本书能够做到这些，那么它将不仅仅是一本介绍统计学习的教科书，更是一本能够培养读者数据分析思维的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

《An Introduction to Statistical Learning》这本书，听起来就像是一份为我量身定制的学习指南。我一直对从数据中发现规律和洞察趋势的能力充满向往，也清楚统计学习在其中扮演着核心角色。然而，我坦白，我对于统计学习的理解，很大程度上停留在模糊的认知层面，不知道它究竟包含哪些具体的方法，也不知道这些方法是如何工作的。我尤其担心，如果书中的内容过于理论化，我会因为无法理解背后的数学原理而产生挫败感。因此，我抱着一种“探究式”的心态来期待这本书。我希望它能够像一位经验丰富的导师，用一种循序渐进的方式，引导我逐步深入。它会清晰地介绍统计学习的基本框架吗？比如，它会区分监督学习和无监督学习吗？它会详细介绍诸如回归分析、分类模型（如逻辑回归、支持向量机）、聚类分析等经典方法吗？在介绍每一种方法时，我非常期待书中能有大量的实际应用场景作为铺垫，让我能够理解“为什么”要使用这种方法，以及它能解决哪些具体问题。例如，在讲解回归模型时，我希望它能用一个预测销售额的例子来展开。在讲解分类模型时，我希望它能用一个识别垃圾邮件的例子来阐述。此外，我希望书中能够清晰地阐述如何评估模型的性能，以及如何根据评估结果来改进模型。我更希望书中能提供一些关于如何解释模型结果的指导，让我能够将分析结果转化为有价值的见解。总而言之，我希望这本书能够让我真正地“学会”统计学习，而不是仅仅“听说”过它。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《An Introduction to Statistical Learning》的书，说实话，在翻阅它之前，我对其内容的期待是相当复杂的。一方面，我被“统计学习”这个词吸引，它听起来既有科学的严谨性，又带有探索未知的魅力，仿佛预示着一种能够从海量数据中提炼出智慧的强大能力。另一方面，我也曾被其他数学或统计类的书籍“劝退”过，那些密密麻麻的公式和抽象的理论，常常让我感觉自己像一个迷失在数学迷宫里的探索者，找不到方向。所以我特别希望这本书能以一种平易近人的方式呈现统计学习的概念。我理想中的这本书，应该能够像一个经验丰富的向导，带领我穿越那些可能令人困惑的统计术语和模型。我期待它能用生动的语言，配合精美的插图，将复杂的统计思想变得直观易懂。例如，当介绍线性回归时，我希望它能不仅仅展示公式，更能通过现实世界的例子，比如房价预测或者股票走势分析，来解释模型的工作原理和应用场景。同样，对于像决策树、支持向量机这样的模型，我也希望书中能有清晰的流程图和案例分析，让我能够理解它们是如何做出决策的。此外，我非常看重理论与实践的结合，如果书中能提供一些代码示例，即使是伪代码，也能帮助我理解如何将理论转化为实际的操作，这将是极大的加分项。我期待这本书能让我不再畏惧统计学习，而是对它充满好奇和信心，甚至激发我进一步深入研究的动力。

评分☆☆☆☆☆

《An Introduction to Statistical Learning》这个书名，在我的书架上显得格外突出，它像是在召唤我去探索一个充满机遇的新领域。我常常在想，我们生活的世界，无时无刻不在产生海量的数据，这些数据中一定蕴含着我们尚未发掘的宝藏，而统计学习，无疑是开启这些宝藏的钥匙。然而，对于我这样缺乏深厚数学背景的普通读者来说，接触统计学习，总像是在一片迷雾中前行，不知道该往哪里走。我非常希望这本书能够像一盏明灯，照亮我前行的道路。我期待书中能用最直白、最易懂的语言，解释统计学习的基本概念和核心思想。比如，它会详细介绍像线性回归、逻辑回归、决策树、k-近邻算法这些经典的统计学习模型吗？在介绍每个模型时，我希望它能不仅仅提供枯燥的公式，更能通过生动的比喻、形象的图解，以及贴近生活的实际案例，来帮助我理解模型的运行逻辑和应用场景。例如，当介绍决策树时，我希望它能像教一个小孩子玩“猜谜游戏”一样，一步步演示如何通过一系列问题来做出判断。我还希望书中能有一些关于模型选择和模型评估的章节，让我知道如何根据具体问题来选择合适的模型，以及如何判断一个模型的优劣。如果书中还能提供一些关于如何使用常见的统计软件（比如R语言）来实现这些模型的指导，那就更棒了。总之，我渴望通过这本书，能够真正理解统计学习的魅力，并初步具备运用它的能力。

评分☆☆☆☆☆

《An Introduction to Statistical Learning》这本书的出现，对于我来说，就像是打开了一扇通往数据科学世界的大门。我一直对数据背后隐藏的规律和信息充满好奇，也深知在当今这个信息爆炸的时代，掌握分析和理解数据的能力是多么重要。然而，长久以来，统计学习这个概念对我而言，似乎总是蒙着一层神秘的面纱，让我既向往又有些畏惧。我担心书中的内容会过于专业和学术化，充斥着我难以理解的数学公式和术语。因此，我迫切希望这本书能够成为一个完美的“入门向导”。我期待它能够以一种非常平易近人的方式，将复杂的统计学习概念分解成易于理解的片段。比如，它会清晰地解释“学习”在统计学中的含义，以及它与传统统计学的区别吗？它会详细介绍像线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-means聚类等一系列经典的统计学习方法吗？更重要的是，我希望书中能用大量的图表和生动的实例来辅助讲解，让那些抽象的模型变得触手可及。例如，在介绍线性回归时，我希望它能通过一个预测房价的例子，来直观地展示模型是如何工作的。在介绍分类模型时，我希望它能用一个识别猫狗的例子，来解释模型是如何区分不同类别的。除了理论讲解，我还希望书中能够提供一些关于如何评估模型性能的指导，比如如何衡量模型的准确性、如何避免过拟合等。总之，我希望这本书能让我不再对统计学习感到陌生和恐惧，而是能够自信地开始我的数据学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《An Introduction to Statistical Learning》这本书时，我立刻被它所吸引。我一直认为，在这个数据驱动的时代，理解统计学习是掌握未来关键技能之一。然而，我并非统计学专业出身，对于那些严谨的数学推导和复杂的统计模型，总是感到一丝胆怯。我最大的愿望是，这本书能够成为一个桥梁，连接起我的好奇心和对统计学习的实际应用。我期待它能够以一种非常“接地气”的方式，将统计学习的核心概念娓娓道来。比如，它会从最基本的问题出发，解释为什么我们需要统计学习，它能够解决哪些现实世界的问题吗？我希望书中能包含大量的实例分析，比如在金融领域如何进行风险评估，在市场营销领域如何进行客户细分，或者在医疗领域如何进行疾病预测等等。通过这些实际案例，我希望能直观地理解各种统计学习方法的适用性。在介绍具体的模型时，我希望它能用通俗易懂的语言，辅以清晰的图示，来解释模型的原理和工作机制，而不是仅仅堆砌公式。比如，在讲解决策树时，我希望它能像演示一个流程图一样，让我明白它是如何一步步进行判断的。此外，我非常期待书中能有关于模型选择、模型评估以及如何解释模型结果的章节，这些都是我在实际应用中会遇到的重要问题。如果书中还能提供一些关于使用统计软件（例如R语言）进行实践的指导，那将是极大的帮助。总而言之，我希望通过这本书，我能够获得扎实的统计学习基础，并且能够有信心开始自己的数据分析实践。

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我入手了《An Introduction to Statistical Learning》，这本书的标题就像是在向我发出一个友善的邀请，邀请我去了解这个在现代科技中扮演着举足轻重角色的领域。我一直认为，数据是这个时代最有价值的资产之一，而统计学习，正是解锁数据价值的关键技术。然而，我承认，我在接触这个领域之前，对它有着一种“敬而远之”的态度，主要是因为担心那些复杂的数学公式和抽象的理论会让我感到无从下手。所以我对这本书的期望，是它能够以一种非常“友好”的方式，向我介绍统计学习的世界。我希望它能用清晰、简洁的语言，循序渐进地引导我，从最基础的概念讲起，比如什么是统计学习，它有哪些主要的组成部分，它能够解决哪些类型的问题。我期待书中能包含大量的图示和表格，来帮助我理解那些抽象的模型和算法。例如，在讲解聚类算法时，我希望它能用一些生动的例子，比如将不同类型的动物进行分类，来演示算法的工作过程。同样，对于分类算法，我希望它能通过一个实际的例子，比如判断一封邮件是否是垃圾邮件，来展示模型是如何做出预测的。此外，我非常看重理论与实践的结合，如果书中能提供一些关于如何使用统计软件（比如R语言）来实现这些统计学习方法的指导，哪怕只是介绍一些基础的操作，那也会让我感到受益匪浅。我希望读完这本书，我能够对统计学习有一个初步的、系统的认识，并且能够对一些常用的统计学习方法有基本的理解和应用能力。

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收到《An Introduction to Statistical Learning》这本书，我的心情是既兴奋又带着一丝审慎。我对统计学习这个领域一直充满兴趣，觉得它在当今大数据时代扮演着越来越重要的角色，能够帮助我们理解数据背后的规律，做出更明智的决策。但是，在真正接触这本书之前，我对于“统计学习”本身存在的理解还比较模糊，总觉得它和机器学习、数据挖掘、人工智能这些概念有些重叠，但又说不清具体区别。我希望这本书能够为我梳理清楚这些概念，让我对统计学习有一个系统、清晰的认知。我期待它能从最根本的定义出发，解释统计学习的核心思想，以及它与其他相关领域的关系。比如，它会详细介绍监督学习、无监督学习、半监督学习等不同类型的学习范式吗？它会涉及哪些经典的统计学习模型，比如回归模型、分类模型、聚类模型等等？更重要的是，我希望这本书能够用一种非常直观、易于理解的方式来解释这些模型的工作原理，避免使用过于抽象的数学语言。如果书中能够包含一些生动的图示，或者简单的代码示例（即使是概念性的），来帮助我理解模型的内部机制，那将是极大的帮助。我希望通过阅读这本书，我能够初步掌握一些常用的统计学习方法，并且能够对它们的应用场景有一个大致的了解，为我未来更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

是写的很好，常用的基础算法里面缺了神经网络，不过光看这本也是远远不够的。。。

评分☆☆☆☆☆

相比PRML确实是入门级的，配合网上的课件和视频，讲得很清楚，主要针对supervised machine learning

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写的的确非常简明易懂。读过以后给了我“已经懂了ML”的幻觉。还是老老实实读Elements那本去吧

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是写的很好，常用的基础算法里面缺了神经网络，不过光看这本也是远远不够的。。。

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相比PRML确实是入门级的，配合网上的课件和视频，讲得很清楚，主要针对supervised machine learning