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。
《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。