統計學習要素：機器學習中的數據挖掘、推斷與預測(第2版)

三位統計學家高屋建瓴，面向非統計專業的讀者介紹重要的統計學概念，而非純數學理論借助於一個通用概念框架，描述多個學科的重要思想，比如醫學、生物學、金融學和行銷。
 
《統計學習要素》（第2版）包含人工智慧中用到的許多代表性主題，比如圖模型、隨機森林、集成方法、Lasso最小角度回歸和路徑演算法、非負矩陣分解和頻譜聚類。此外，還用一章篇幅來介紹“寬”資料（p大於n）的方法，包括多次測試和誤檢率。
 
對統計領域、人工智慧領域及相關科學或行業領域內的讀者而言，本書是一個難得的寶庫，涉及面很廣，從監督學習（預測）到無監督學習，具體主題包括神經網路、支援向量機、分類樹和Boosting（率先對該主題進行綜合論述）。與此同時，書中還包含豐富的示例和大量彩色的圖表。

斯坦福大學統計學教授。三人是該領域的傑出研究人員。哈斯蒂在新澤西州的AT＆T貝爾實驗室以技術人員身份工作9年之後，於1994年8月加入斯坦福大學任教。哈斯蒂用S-PLUS寫了許多統計建模軟體，併發明瞭主要曲線和曲面。他和提佈施拉尼共同開發了廣義加性模型並寫了這一主題的熱門書。提佈施拉尼提出了Lasso，參與創作了《Bootstrap概論》，這本書取得了相當大的成功。弗雷曼是許多資料採擷工具的共同發明人，包括CART、MARS、投影追蹤和梯度Boosting。
 
譯者簡介
 
張軍平
復旦大學電腦科學技術學院教授，博導，主要研究方向是人工智慧、機器學習、生物認證和智慧交通。曾經主持多個國家級項目。他是人工智慧著名期刊 IEEE Intelligent Systems 編委，擔任《軟體學報》和《自動化學報》等國內權威期刊責任編輯。他是中國自動化學會混合智慧專業委員會副主任。他在人工智慧及相關專業領域發表了100餘篇論文，包括 IEEE TPAMI，TNNLS，ToC，TAC和TITS等期刊以及ICML, AAAI和 ECCV等國際會議上。他的人工智慧科普暢銷書《愛犯錯的智慧體》榮獲了2019年中國自動化學會科普獎。2020年中國科普作家協會第六屆優秀作品獎（中國科普創作領域最高獎）金獎以及2020年第十屆吳文俊人工智慧科技進步獎（科普專案）。