经典教材《统计学习导论》现在有了Python版

《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。

斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩阵分解和谱聚类等各类机器学习算法，可以帮助读者了解机器学习算法全貌。

但对于刚入门的小白来说，把这本经典教材啃下来难度还是相当大的，因为书中有大量的公式、矩阵推导，总长度达到 700 多页。因此，Trevor Hastie 等人又写了一本入门级的《Introduction to Statistical Learning with R（统计学习导论：基于 R 应用）》（简称 ISL），帮助更多的人尽快上手。ISL 弱化了数学推导的细节，更注重方法的应用，相当于 ESL 的导读版，在入门读者中很受欢迎。