数据挖掘里的数学基础，The Elements of Statistical Learning算是绕不开的一本。内容硬核，推导也比较多，适合那些想深挖机器学习底层逻辑的朋友。你要是数学功底还行，看这本准没错，虽然不轻松，但收获真的大。

统计学习的核心算法、Lasso、稀疏建模这些都有讲，像支持向量机、Boosting 也都有提到。讲得比较系统，适合你做算法原理或者准备走科研路线的场景。

不过说实话，这本书对数学要求挺高，线性代数、概率论、高数都要跟得上。建议你先补一下基础，比如可以看看机器学习数学基础那篇，把数学铺垫好。

有意思的是，它对 R 语言也有点支持，如果你平时用 R，可以顺手看看统计学习的 R 应用这部分。写得比较浅显，配合主书挺好理解的。

如果你更关注应用场景，像空间数据、GIS 这块，空间统计也能给你点启发。看着它怎么用统计方法地理数据，蛮有意思的。

，如果你是那种不满足“调包即正义”的工程实现派，而是喜欢深究“为什么它这么有效”，那这书值得你好好啃一啃。别怕难，搞明白后你会发现多算法都透彻多了。