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《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論》很經(jīng)典，但習(xí)題用的是 R 語言實(shí)現(xiàn)，沒關(guān)系，這次有份了Python 版。

斯坦福經(jīng)典教材《The Element of Statistical Learning》（簡稱 ESL）被稱為頻率學(xué)派的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)「圣經(jīng)」，由三位統(tǒng)計(jì)學(xué)大師——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。這本書介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、分類樹和 boosting、圖模型、隨機(jī)森林、集成方法、Lasso 最小角度回歸和路徑算法、非負(fù)矩陣分解和譜聚類等各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以幫助讀者了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法全貌。

但對于剛?cè)腴T的小白來說，把這本經(jīng)典教材啃下來難度還是相當(dāng)大的，因?yàn)闀杏写罅康墓?、矩陣推?dǎo)，總長度達(dá)到 700 多頁。因此，Trevor Hastie 等人又寫了一本入門級的《Introduction to Statistical Learning with R（統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論：基于 R 應(yīng)用）》（簡稱 ISL），幫助更多的人盡快上手。ISL 弱化了數(shù)學(xué)推導(dǎo)的細(xì)節(jié)，更注重方法的應(yīng)用，相當(dāng)于 ESL 的導(dǎo)讀版，在入門讀者中很受歡迎。

但美中不足的是，書中的練習(xí)是用 R 語言來實(shí)現(xiàn)的，這對于主要使用 Python 語言的機(jī)器學(xué)習(xí)研究者來說不太友好。

為了克服這一障礙，有人嘗試用 Python 語言解決了書里的所有概念、應(yīng)用練習(xí)，并將其上傳到了 GitHub。

除了練習(xí)之外，他還提供了書中某些話題的 Python 教程并重制了一些圖表。

作者表示，完成這項(xiàng)工作并不簡單，需要做很多研究工作，書中也可能存在紕漏。

和原書對應(yīng)，作者給出的 Python 解決方案正文也分為以下九章：

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
線性回歸
分類
重采樣方法
線性模型選擇與正則化
非線性模型
基于樹的方法
支持向量機(jī)
無監(jiān)督學(xué)習(xí)

每章至少包含兩部分：應(yīng)用問題和概念問題，對應(yīng)書中兩種不同的練習(xí)題。

第四章的「應(yīng)用問題」部分。

如果你正在讀這本書或者想重新做一下書里的練習(xí)，可以參考這份 Python 版資料，也可以跟著教材的配套視頻邊學(xué)邊做。

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