《统计学习方法》——机器学习入门与进阶的经典教材

《统计学习方法》是由清华大学教授李航博士撰写的一部系统阐述统计学习理论与算法的经典教材。自2012年首次出版以来，该书因其严谨的数学推导、清晰的算法解释以及贴近实际应用的案例，迅速成为国内高校人工智能、数据科学及相关专业的重要教学参考书，也被广大机器学习爱好者誉为“入门必读”。

内容体系全面，理论与实践并重

本书系统介绍了监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯、决策树、逻辑斯蒂回归、支持向量机（SVM）、提升方法（如AdaBoost）、EM算法、隐马尔可夫模型（HMM）以及条件随机场（CRF）等。每一章均从模型定义、策略推导到算法实现层层递进，辅以详尽的数学公式和图示，帮助读者深入理解算法背后的统计学原理。

第二版在第一版基础上进行了重要扩充，新增了无监督学习中的主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）以及深度学习初步等内容，进一步拓展了知识边界，使其更贴合当前AI技术的发展趋势。

广泛认可与持续影响力

《统计学习方法》不仅被清华大学、北京大学、上海交通大学等多所顶尖高校选为研究生课程教材，也在工业界获得高度评价。许多互联网大厂（如百度、阿里、腾讯、字节跳动）的算法岗面试中常出现书中涉及的核心概念与推导题。此外，该书还被翻译为英文版（*Statistical Learning Methods*），在国际学术界也产生了一定影响。

配套资源丰富，助力高效学习

为帮助读者更好地掌握书中内容，作者及社区提供了丰富的学习资源，包括官方课件、代码实现（Python/NumPy）、习题解答以及在线课程视频。GitHub 上有多个开源项目复现了全书算法，便于动手实践。对于希望夯实理论基础并迈向实战应用的学习者而言，这本书是不可多得的桥梁。

适合哪些读者？

本书适合具备一定高等数学（线性代数、概率论、微积分）和编程基础的读者。无论是计算机科学、自动化、数学、统计学等专业的本科生与研究生，还是希望系统转型进入人工智能领域的工程师，《统计学习方法》都能提供扎实的理论支撑和清晰的学习路径。对于准备算法岗面试或参与机器学习竞赛（如Kaggle、天池）的选手，本书更是不可或缺的“武功秘籍”。