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在线开源地址：https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/

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简介：

斯坦福《统计学习要素》一直是机器学习领域公认经典的教材，是一本在机器学习、统计推理和模式识别领域有影响力和被广泛研究的书。

目录：

• 序言

• 1 简介

• 2 监督学习概要

• 3 回归的线性方法

• 4 分类的线性方法

• 5 基展开和正规化

• 6 核光滑方法

• 7 模型评估及选择

• 8 模型推断和平均

• 9 增广模型，树，以及相关方法

• 10 增强和可加树

• 11 神经网络

• 12 支持向量机和灵活的判别方法

• 13 原型方法和最近邻

• 14 非监督学习

• 15 随机森林

• 16 集成学习

• 17 无向图模型

• 18 高维问题

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