许多人觉得统计分析令人费解。为什么? 因为它需要新的思维方式。你又如何理解这些新的思维方式呢? 为了正确理解统计分析，你需要理解它的一些关键基础。阅读教科书是行不通的，因为教科书没有关注基础，而且它们涵盖了太多的内容和细节，读者必然会只见树木不见森林。我有很多方法来补救这种状况。我做的第一件事是关注一个每个人都应该熟悉的应用领域。第二，我关注最直接的调研问题和回答——你同意还是不同意?你赞成还是不赞成?我所做的第三件事是关注那些对于理解统计分析的本质和对结果的解释至关重要的基础，无论是民意调研结果还是药物试验结果。第四，我用了很多插图。即使你以前学过统计学课程，即使你知道执行统计分析的机制，你也会从这些基础中受益。

来自于斯坦福大学统计学院Hastie教授的经典教材，（ESL高清彩色英文+中文）The Elements of Statistical Learning。内容广泛，包括有监督学习、无监督学习等等，是从事数据挖掘和机器学习研究的经典教材。

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统计学习理论大师Vapnik的 The Nature Of Statistical Learning第二版。这个版本是可以复制的，很完美。

《The nature of statistical learning theory》 统计学习的经典

一，介绍 《统计学习方法》，作者李航，本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机，k近邻法，朴素贝叶斯法，决策树，逻辑斯谛回归除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅进入深层，调整思路，提供必要的数学推导，适当的读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。 书籍目录： 第1章统计学习方法概论 第2章感知机 第3章k近邻法 第4章朴素贝叶斯 第5章决策树 第6章逻辑斯谛回归 第7章支持向量机 第8章提升方法 第9章EM算法及其推广 第10章隐马尔可夫模型 第11章条件随机场 第12章统计学习方法总结 二，代码实现 请查看 三，课件PPT 请查看

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